[go: up one dir, main page]

RU2764781C1 - Method for tracking air target of "turbojet engine aircraft" class under influence of speed and range deception interference - Google Patents

Method for tracking air target of "turbojet engine aircraft" class under influence of speed and range deception interference Download PDF

Info

Publication number
RU2764781C1
RU2764781C1 RU2020127611A RU2020127611A RU2764781C1 RU 2764781 C1 RU2764781 C1 RU 2764781C1 RU 2020127611 A RU2020127611 A RU 2020127611A RU 2020127611 A RU2020127611 A RU 2020127611A RU 2764781 C1 RU2764781 C1 RU 2764781C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
interference
variant
effect
conditional
approximating
Prior art date
Application number
RU2020127611A
Other languages
Russian (ru)
Inventor
Андрей Александрович Филонов
Андрей Николаевич Тезиков
Андрей Александрович Скрынников
Виктор Александрович Болдинов
Александр Юрьевич Федотов
Александр Борисович Николаев
Михаил Игоревич Хлопков
Роман Алексеевич Плаксов
Антон Олегович Попов
Original Assignee
Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации filed Critical Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации
Priority to RU2020127611A priority Critical patent/RU2764781C1/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2764781C1 publication Critical patent/RU2764781C1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/52Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/52Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds
    • G01S13/522Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds using transmissions of interrupted pulse modulated waves
    • G01S13/524Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds using transmissions of interrupted pulse modulated waves based upon the phase or frequency shift resulting from movement of objects, with reference to the transmitted signals, e.g. coherent MTi
    • G01S13/5244Adaptive clutter cancellation
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/52Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds
    • G01S13/522Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds using transmissions of interrupted pulse modulated waves
    • G01S13/524Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds using transmissions of interrupted pulse modulated waves based upon the phase or frequency shift resulting from movement of objects, with reference to the transmitted signals, e.g. coherent MTi
    • G01S13/53Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds using transmissions of interrupted pulse modulated waves based upon the phase or frequency shift resulting from movement of objects, with reference to the transmitted signals, e.g. coherent MTi performing filtering on a single spectral line and associated with one or more range gates with a phase detector or a frequency mixer to extract the Doppler information, e.g. pulse Doppler radar
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S13/00Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
    • G01S13/02Systems using reflection of radio waves, e.g. primary radar systems; Analogous systems
    • G01S13/50Systems of measurement based on relative movement of target
    • G01S13/52Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds
    • G01S13/522Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds using transmissions of interrupted pulse modulated waves
    • G01S13/524Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds using transmissions of interrupted pulse modulated waves based upon the phase or frequency shift resulting from movement of objects, with reference to the transmitted signals, e.g. coherent MTi
    • G01S13/53Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds using transmissions of interrupted pulse modulated waves based upon the phase or frequency shift resulting from movement of objects, with reference to the transmitted signals, e.g. coherent MTi performing filtering on a single spectral line and associated with one or more range gates with a phase detector or a frequency mixer to extract the Doppler information, e.g. pulse Doppler radar
    • G01S13/532Discriminating between fixed and moving objects or between objects moving at different speeds using transmissions of interrupted pulse modulated waves based upon the phase or frequency shift resulting from movement of objects, with reference to the transmitted signals, e.g. coherent MTi performing filtering on a single spectral line and associated with one or more range gates with a phase detector or a frequency mixer to extract the Doppler information, e.g. pulse Doppler radar using a bank of range gates or a memory matrix
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/36Means for anti-jamming, e.g. ECCM, i.e. electronic counter-counter measures
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/02Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00
    • G01S7/41Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S13/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)

Abstract

FIELD: radio location.
SUBSTANCE: invention relates to the field of digital processing of radar signals and can be used in a radio location station (radar) while tracking an air target (AT) of the "turbojet engine aircraft" class to form reliable identification of combined or separate effects of range and speed deception interference or absence of the effect thereof and to estimate the radial functionally related coordinates (FRC) of mutual displacement of the AT and the radar carrier under different variants of the effect of such interference. The method consists in identifying a combined or separate effect of the range and speed deception interference or the absence of effect thereof and estimating the radial functionally related range to the AT and the speed of approach of the radar carrier thereto by means of an adaptive two-stage parametric approximation (ATPA) of unknown probability densities of phase coordinates by a combination of approximating functions set a priori and approximation of the resulting estimates to the optimal values thereof by considering the nonlinearities in the dynamics of the FRC and the measurements thereof, considering the statistical dependence of the probabilities of changing the variants of the effect of deception interference on the FRC, complexing the radar information and the indicator of the variant of the effect of deception interference, considering the a priori data on changing these variants and adapting the surveillance system thereto. In the method, narrow-band Doppler filtering of the signal reflected from the target is executed using the fast Fourier transformation procedure, Doppler frequency counts associated with reflections of the signal from the airframe and impeller blades of the first stage of the low-pressure compressor of the power plant of the AT are formed, and the formed Doppler frequency counts and output indications of the indicator of the variant of the effect of deception interference are processed in a multichannel filter of combined AT tracking and the first compressor component of the signal spectrum and identification of the variant of the effect of deception interference. Said filter operates in accordance with the procedure for quasi-optimal combined filtering of phase coordinates and recognition of the state of a conditionally Markovian structure of a nonlinear stochastic dynamic system during observation without delay. At the output of the filter, estimates of the conditional probability density of the FRC are formed for a fixed variant of the effect of deception interference.
EFFECT: increase in the reliability of identifying combined or separate effects of range and speed deception interference and estimating the distance to the AT and the speed of approach of the radar carrier thereto.
1 cl, 12 dwg

Description

Предлагаемое изобретение относится к области цифровой обработки радиолокационных сигналов и может быть использовано в радиолокационной станции (РЛС) для формирования при сопровождении воздушной цели (ВЦ) из класса «самолет с турбореактивным двигателем (ТРД)» достоверной идентификации совместного или раздельного воздействия уводящих по дальности и скорости помех или отсутствия их воздействия и оценки радиальных функционально-связанных координат (ФСК) взаимного перемещения ВЦ и носителя РЛС при различных вариантах воздействия таких помех.The present invention relates to the field of digital processing of radar signals and can be used in a radar station (RLS) to form, when tracking an air target (AT) from the class "aircraft with a turbojet engine (TRD)", reliable identification of the joint or separate effects of escaping in range and speed interference or lack of their impact and evaluation of radial functionally related coordinates (FCC) of mutual displacement of the AT and the radar carrier under various options for the impact of such interference.

Известен способ сопровождения ВЦ из класса «самолет с ТРД» при воздействии уводящих по дальности и скорости помех [1], заключающийся в том, что сигнал, отраженный от цели, подвергается узкополосной доплеровской фильтрации на основе процедуры быстрого преобразования Фурье (БПФ) и преобразуется в амплитудно-частотный спектр, составляющие которого обусловлены отражениями сигнала от планера сопровождаемой ВЦ и вращающихся лопаток рабочего колеса компрессора низкого давления (КНД) ее силовой установки, определяются отсчет доплеровской частоты, соответствующий максимальной амплитуде спектральной составляющей спектра сигнала, который соответствует его отражениям от планера ВЦ, и отсчет доплеровской частоты, соответствующий максимальной амплитуде спектральной составляющей спектра сигнала, находящийся справа по доплеровской частоте относительно спектральной составляющей сигнала, отраженного от планера ВЦ, которые поступают на вход фильтра совместного сопровождения ВЦ и первой компрессорной составляющей спектра сигнала, функционирующего в соответствии с процедурой (1а)-(6а) многомерной линейной дискретной калмановской фильтрации в соответствии с уравнениями [1]There is a known method of tracking an AT from the class "aircraft with a turbojet engine" under the influence of noise that leads away in range and speed [1], which consists in the fact that the signal reflected from the target is subjected to narrow-band Doppler filtering based on the Fast Fourier Transform (FFT) procedure and converted to the amplitude-frequency spectrum, the components of which are due to the reflections of the signal from the airframe of the accompanied EC and the rotating blades of the impeller of the low-pressure compressor (LPC) of its power plant, the Doppler frequency reading corresponding to the maximum amplitude of the spectral component of the signal spectrum, which corresponds to its reflections from the airframe of the EC, is determined, and the Doppler frequency reading corresponding to the maximum amplitude of the spectral component of the signal spectrum, located to the right of the Doppler frequency relative to the spectral component of the signal reflected from the airframe of the CC, which are fed to the input of the joint tracking filter of the CC and the first compressor state of the signal spectrum operating in accordance with the procedure (1a)-(6a) of multidimensional linear discrete Kalman filtering in accordance with the equations [1]

Figure 00000001
Figure 00000001

Figure 00000002
Figure 00000002

Figure 00000003
Figure 00000003

Figure 00000004
Figure 00000004

Figure 00000005
Figure 00000005

Figure 00000006
Figure 00000006

гдеwhere

k=0,1, …, К, …, - номер такта работы фильтра;k=0,1, …, K, …, - number of the filter cycle;

Figure 00000007
и Р(k+1) - ковариационные матрицы (КМ) ошибок экстраполяции и фильтрации соответственно;
Figure 00000007
and Р(k+1) - covariance matrices (CM) of extrapolation and filtering errors, respectively;

Φ(k) - переходная матрица состояния;Φ(k) - state transition matrix;

Q(k+1) и R(k+1) - КМ шумов возбуждения и наблюдения соответственно;Q(k+1) and R(k+1) - KM of excitation and observation noise, respectively;

S(k+1) - матрица весовых коэффициентов; I - единичная матрица;S(k+1) - matrix of weight coefficients; I - identity matrix;

Figure 00000008
и
Figure 00000009
- вектор текущих и экстраполированных оценок радиальных ФСК взаимного перемещения носителя РЛС и ВЦ;
Figure 00000008
and
Figure 00000009
- the vector of current and extrapolated estimates of the radial FSK of the mutual movement of the carrier of the radar and AT;

Н(k+1) - матрица наблюдения;H(k+1) - observation matrix;

Y(k) - вектор наблюдения;Y(k) - observation vector;

Z(k+1) - матрица невязок измерения;Z(k+1) - matrix of measurement residuals;

Ψ(k+l) - матрица априорных ошибок фильтрации;Ψ(k+l) - matrix of a priori filtering errors;

"-1" - операция вычисления обратной матрицы;"-1" - the operation of calculating the inverse matrix;

"т" - операция транспонирования матрицы,"t" - matrix transposition operation,

определяется оценка разности

Figure 00000010
между оцененными значениями доплеровских частот, обусловленных отражениями от планера
Figure 00000011
и лопаток рабочего колеса первой ступени
Figure 00000012
КНД силовой установки ВЦ, вычисляется модуль производной оценки разности
Figure 00000013
между оцененными значениями доплеровских частот, который сравнивается с пороговым значением 8, близким к нулю, выполнение или невыполнение условияthe estimate of the difference is determined
Figure 00000010
between estimated Doppler frequencies due to airframe reflections
Figure 00000011
and blades of the impeller of the first stage
Figure 00000012
KND of the power plant of the CC, the modulus of the derivative estimate of the difference is calculated
Figure 00000013
between the estimated values of the Doppler frequencies, which is compared with a threshold value of 8 close to zero, the condition is met or not met

Figure 00000014
Figure 00000014

свидетельствует соответственно об отсутствии или воздействии уводящей по скорости помехи, измеряется дальность до ВЦ, в соответствии с процедурой (1а)-(6а) осуществляется формирование оценки дальности,

Figure 00000015
вычисляется производная оценки дальности
Figure 00000016
, вычисляется дальность Д*(k+1) на основе динамической модели радиальных ФСК взаимного перемещения носителя РЛС и ВЦ, вычисляется модуль разности между оценкой производной дальности
Figure 00000017
и оценкой скорости
Figure 00000018
, величина которого сравнивается с порогом ε1,indicates, respectively, the absence or impact of interference that leads away in speed, the distance to the CC is measured, in accordance with the procedure (1a) - (6a), the formation of a range estimate is carried out,
Figure 00000015
the derivative of the range estimate is calculated
Figure 00000016
, the range D*(k+1) is calculated based on the dynamic model of the radial FSK of the mutual movement of the carrier of the radar and AT, the modulus of the difference between the estimate of the derivative range is calculated
Figure 00000017
and speed rating
Figure 00000018
, the value of which is compared with the threshold ε 1 ,

Figure 00000019
Figure 00000019

где

Figure 00000020
- оценка скорости, сформированная на основе измерения скорости Y(k+1) = [V(k+1)]T и динамической модели радиальных ФСК, вычисляется модуль разности между оценкой дальностью
Figure 00000021
и вычисленной дальностью Д*(k+1) на основе динамической модели радиальных ФСК, величина которого сравнивается с порогом ε2,where
Figure 00000020
- speed estimate formed on the basis of the speed measurement Y(k+1) = [V(k+1)] T and the dynamic model of the radial FSK, the modulus of the difference between the range estimate is calculated
Figure 00000021
and the calculated range D*(k+1) based on the dynamic model of radial FSK, the value of which is compared with the threshold ε 2 ,

Figure 00000022
Figure 00000022

одновременное выполнение условий (8а) и (10а) свидетельствует об отсутствии уводящих по скорости и дальности помех, в этом случае оценки дальности

Figure 00000023
и скорости
Figure 00000024
формируются в соответствии с процедурой (1а)-(6а) на основе наблюдения Y(k+1) = [Д(k+1), V(k+1)]T и динамической модели радиальных ФСК, одновременное выполнение условия (8а) и невыполнение условия (10а) свидетельствует о воздействии только уводящей по дальности помехи, в этом случае оценка скорости
Figure 00000025
формируется в соответствии с процедурой (1а)-(6а) на основе наблюдения Y(k+1)=[V(k+1)] и динамической модели радиальных ФСК, а оценка дальности
Figure 00000026
вычисляется без учета измерения дальности путем интегрирования оценки скорости
Figure 00000027
одновременное невыполнение условия (8а) и выполнение условия (10а) свидетельствует о воздействии уводящих по дальности и скорости помех с функционально-связанным законом увода, в этом случае оценки дальности
Figure 00000028
и скорости
Figure 00000029
вычисляются в соответствии с процедурой (1а)-(6а) без учета измерений дальности и скорости Y(k+1) = 0 и только на основе динамической модели радиальных ФСК, одновременное невыполнение условий (9а) и (10а) свидетельствует о воздействии уводящих по дальности и скорости помех без функционально-связанного закона увода, в этом случае оценки дальности
Figure 00000030
и скорости
Figure 00000031
также вычисляются в соответствии с процедурой (1а)-(6а) без учета измерений дальности и скорости Y(k+1) = 0 и только на основе динамической модели радиальных ФСК, одновременное невыполнение условия (8а) и выполнение условия (10а) свидетельствует о воздействии только уводящей по скорости помехи, в этом случае оценки дальности
Figure 00000032
и скорости
Figure 00000033
формируются в соответствии с процедурой (1а)-(6а) на основе измерения только дальности Y(k+1) = [Д(k+1)] и динамической модели радиальных ФСК.Simultaneous fulfillment of conditions (8a) and (10a) indicates the absence of noise that leads away in speed and range; in this case, the range estimates
Figure 00000023
and speed
Figure 00000024
are formed in accordance with the procedure (1a)-(6a) based on the observation Y(k+1) = [D(k+1), V(k+1)] T and the dynamic model of radial FGCs, the simultaneous fulfillment of condition (8a) and non-fulfillment of condition (10a) indicates the effect of only interference that leads away in range, in this case, the speed estimate
Figure 00000025
is formed in accordance with the procedure (1a)-(6a) based on the observation Y(k+1)=[V(k+1)] and the dynamic model of radial FSKs, and the range estimate
Figure 00000026
calculated without taking into account the range measurement by integrating the speed estimate
Figure 00000027
Simultaneous non-fulfillment of condition (8a) and fulfillment of condition (10a) indicates the impact of interference that leads away in range and speed with a functionally related law of drift, in this case, the range estimates
Figure 00000028
and speed
Figure 00000029
calculated in accordance with the procedure (1a)-(6a) without taking into account the measurements of range and velocity Y(k + 1) = 0 and only on the basis of the dynamic model of radial FSK, the simultaneous failure of conditions (9a) and (10a) indicates the impact range and speed of interference without a functionally related drift law, in this case, the range estimates
Figure 00000030
and speed
Figure 00000031
are also calculated in accordance with the procedure (1a)-(6a) without taking into account the measurements of range and velocity Y(k+1) = 0 and only on the basis of the dynamic model of radial FSK, the simultaneous failure of condition (8a) and the fulfillment of condition (10a) indicates under the influence of only speed-stealing interference, in this case, the range estimates
Figure 00000032
and speed
Figure 00000033
are formed in accordance with the procedure (1a)-(6a) based on measuring only the range Y(k+1) = [D(k+1)] and the dynamic model of the radial FSK.

Недостатком данного способа сопровождения ВЦ является низкая достоверность идентификации совместного или раздельного воздействия уводящих по дальности и скорости помех или отсутствия такого воздействия и оценки радиальных ФСК взаимного перемещения ВЦ и носителя РЛС при различных вариантах воздействия таких помех вследствие:The disadvantage of this method of tracking the AT is the low reliability of identifying the joint or separate impact of interference that leads away in range and speed or the absence of such an effect and the assessment of the radial FSK of the mutual movement of the AT and the radar carrier under various options for the impact of such interference due to:

1. Допущения о линейном характере зависимости ФСК от времени, в то время как фактически динамика ФСК носит нелинейный характер.1. Assumptions about the linear nature of the dependence of the FGC on time, while in fact the dynamics of the FGC is non-linear.

2. Не оптимальности, определяемых на его основе оценок ФСК, так как они находятся при условии справедливости гипотезы о фактическом варианте воздействия уводящих помех, которая носит вероятностный характер, а значит, оценки являются условно-оптимальными.2. Non-optimality of the FGC estimates determined on its basis, since they are subject to the validity of the hypothesis about the actual variant of the effect of diverting interference, which is of a probabilistic nature, which means that the estimates are conditionally optimal.

3. Отсутствия возможности комплексирования информации РЛС, измеряющей ФСК, и индикатора (обнаружителя) варианта воздействия уводящих помех.3. The absence of the possibility of integrating information from the radar measuring the FGC and the indicator (detector) of the variant of the effect of eavesdropping interference.

4. Отсутствия возможности учитывать априорные данные о смене варианта воздействия уводящих помех.4. The inability to take into account a priori data on a change in the variant of the effect of eavesdropping interference.

5. Отсутствия адаптации системы наблюдения к различным вариантам воздействия уводящих помех.5. Lack of adaptation of the surveillance system to various options for the effects of eavesdropping interference.

Известен способ сопровождения ВЦ из класса «самолет с ТРД» при воздействии уводящих по дальности и скорости помех [2], заключающийся в том, что сигнал, отраженный от цели, подвергается узкополосной доплеровской фильтрации на основе процедуры БПФ и преобразуется в амплитудно-частотный спектр, составляющие которого обусловлены отражениями сигнала от планера сопровождаемой ВЦ и вращающихся лопаток рабочего колеса КНД ее силовой установки, определяются отсчет доплеровской частоты, соответствующий максимальной амплитуде спектральной составляющей спектра сигнала, который соответствует его отражениям от планера ВЦ, и отсчет доплеровской частоты, соответствующий максимальной амплитуде спектральной составляющей спектра сигнала, находящийся справа по доплеровской частоте относительно спектральной составляющей сигнала, отраженного от планера ВЦ, выделенные отсчеты доплеровских частот поступают на вход многоканального фильтра совместного сопровождения ВЦ и первой компрессорной составляющей спектра сигнала, функционирующего в соответствии с процедурой квазиоптимальной совместной фильтрации фазовых координат и распознавания состояния марковской структуры линейной стохастической динамической системыThere is a known method of tracking an AT from the class "aircraft with a turbojet engine" under the influence of interference that leads away in range and speed [2], which consists in the fact that the signal reflected from the target is subjected to narrow-band Doppler filtering based on the FFT procedure and converted into an amplitude-frequency spectrum, the components of which are due to signal reflections from the airframe of the accompanied AT and the rotating blades of the LPC impeller of its power plant, the Doppler frequency count corresponding to the maximum amplitude of the spectral component of the signal spectrum, which corresponds to its reflections from the AT airframe, and the Doppler frequency count corresponding to the maximum amplitude of the spectral component are determined of the signal spectrum, located to the right in the Doppler frequency relative to the spectral component of the signal reflected from the airframe of the CC, the selected samples of the Doppler frequencies are fed to the input of the multichannel joint filter of the CC and the first compressor component of the spectrum signal functioning in accordance with the procedure of quasi-optimal joint filtering of phase coordinates and recognition of the state of the Markov structure of a linear stochastic dynamical system

Figure 00000034
Figure 00000034

Figure 00000035
Figure 00000035

Figure 00000036
Figure 00000036

Figure 00000037
Figure 00000037

Figure 00000038
Figure 00000038

Figure 00000039
Figure 00000039

Figure 00000040
Figure 00000040

Figure 00000041
Figure 00000041

Figure 00000042
Figure 00000042

Figure 00000043
Figure 00000043

Figure 00000044
Figure 00000044

Figure 00000045
Figure 00000045

Figure 00000046
Figure 00000046

основанной на априорных данных в виде математической модели (ММ) системы «ВЦ - РЛС - индикатор» со случайной скачкообразной структурой (ССС), включающей модели линейной динамики радиальных ФСК взаимного перемещения носителя РЛС и ВЦbased on a priori data in the form of a mathematical model (MM) of the "VC - radar - indicator" system with a random jump structure (SSS), including models of linear dynamics of radial FGCs of mutual movement of the carrier of the radar and CC

Figure 00000047
Figure 00000047

их измерений в РЛСtheir measurements in the radar

Figure 00000048
Figure 00000048

смены варианта воздействия уводящих помехchanging the variant of the effect of eavesdropping interference

Figure 00000049
Figure 00000049

индикатора варианта воздействия уводящих помехindicator of the variant of the effect of eavesdropping interference

Figure 00000050
Figure 00000050

неуправляемых случайных возмущений и помехuncontrolled random disturbances and interference

Figure 00000051
Figure 00000051

при начальных условияхunder initial conditions

Figure 00000052
Figure 00000052

гдеwhere

k - дискретный момент времени;k - discrete moment of time;

xk - вектор радиальных ФСК взаимного перемещения носителя РЛС и ВЦ;x k - vector of radial FSK of mutual displacement of the carrier of the radar and CC;

Figure 00000053
- вариант воздействия уводящих помех (1 - отсутствие помех; 2 - воздействие только уводящей по скорости помехи; 3 - воздействие только уводящей по дальности помехи; 4 - воздействие уводящих как по скорости, так и по дальности помех);
Figure 00000053
- variant of the effect of escaping interference (1 - no interference; 2 - impact only of interference that is escaping in speed; 3 - effect of only interference that is escaping in range; 4 - effect of interference that is escaping both in speed and in range);

zk - вектор измерений РЛС;z k - radar measurement vector;

Figure 00000054
- выходные показания индикатора варианта воздействия уводящих помех;
Figure 00000054
- output indications of the indicator of the variant of the effect of diverting interference;

Figure 00000055
- условные вероятности смены варианта воздействия уводящих помех;
Figure 00000055
- conditional probabilities of changing the variant of the effect of diverting interference;

Figure 00000056
- условные вероятности смены показаний индикатора варианта воздействия уводящих помех;
Figure 00000056
- conditional probabilities of changing the indications of the indicator of the variant of the effect of diverting interference;

Figure 00000057
- прогнозируемые на один шаг дискретности вперед и апостериорные соответственно вероятности воздействия уводящих помех по sk+1 варианту, условные математические ожидания ФСК при фиксированном варианте воздействия уводящих помех, условные КМ ошибок оценивания ФСК при фиксированном варианте воздействия уводящих помех;
Figure 00000057
- predicted one step forward and a posteriori, respectively, the probabilities of the effect of escaping interference for s k+1 variant, the conditional mathematical expectations of the FGC under a fixed variant of the effect of escaping interference, the conditional KM of the estimation errors of the FGC under a fixed variant of the effect of escaping interference;

Figure 00000058
- квазиоптимальная по критерию максимума апостериорной вероятности оценка варианта воздействия уводящих помех;
Figure 00000058
- quasi-optimal according to the criterion of the maximum a posteriori probability estimate of the variant of the effect of diverting interference;

Figure 00000059
- апостериорное безусловное математическое ожидание ФСК;
Figure 00000059
- a posteriori unconditional mathematical expectation of FGC;

Figure 00000060
- апостериорная безусловная КМ ошибок оценивания ФСК;
Figure 00000060
- a posteriori unconditional KM of FSK estimation errors;

Gk, Qk - КМ соответственно векторов шумов возбуждения Fkξk и помех Ek(skk;G k , Q k - QM, respectively, vectors of excitation noise F k ξ k and interference E k (s kk ;

ξk, ζk - стандартные дискретные векторные белые шумы;ξ k , ζ k - standard discrete vector white noise;

Θk(sk) - условная КМ измерения при фиксированном варианте воздействия уводящих помех;Θ k (s k ) - conditional KM measurement for a fixed variant of the effect of diverting interference;

Ak, Fk - известные матрицы коэффициентов;A k , F k - known matrices of coefficients;

Ck(sk), Ek(sk) - известные матрицы детерминированных функций от варианта воздействия уводящих помех sk;C k (s k ), E k (s k ) - known matrices of deterministic functions from the variant of the influence of diverting interference s k ;

Figure 00000061
- обратная матрица по отношению к матрице Θk(sk);
Figure 00000061
- inverse matrix with respect to the matrix Θ k (s k );

Т - операция транспонирования матрицы;T - matrix transposition operation;

detΘk(sk) - определитель матрицы Θk(sk);detΘ k (s k ) - determinant of the matrix Θ k (s k );

ехр[⋅] - экспоненциальная функция,exp[⋅] - exponential function,

определяется оценка

Figure 00000062
варианта воздействия уводящих помех, определяется оценка
Figure 00000063
безусловного математического ожидания ФСК, определяется оценка
Figure 00000064
безусловной КМ ошибок оценивания ФСК, на основе ММ (24а) динамики радиальных ФСК, включающих дальность до цели, планерные и компрессорные составляющие радиальных скоростей и ускорений взаимного перемещения носителя РЛС и ВЦ, в непрерывном времениassessment is determined
Figure 00000062
variant of the effect of eavesdropping interference, the assessment is determined
Figure 00000063
unconditional mathematical expectation of FGC, the estimate is determined
Figure 00000064
unconditional CM of FSK estimation errors, based on MM (24a) dynamics of radial FSK, including the range to the target, glider and compressor components of the radial velocities and accelerations of the relative movement of the carrier of the radar and computer center, in continuous time

Figure 00000065
Figure 00000065

Figure 00000066
Figure 00000066

Figure 00000067
Figure 00000067

Figure 00000068
Figure 00000068

Figure 00000069
Figure 00000069

Figure 00000070
Figure 00000070

Figure 00000071
Figure 00000071

где индексы «п» и «к» относятся соответственно к планерной и первой компрессорной составляющим спектра, отраженного от ВЦ сигнала;where the indices "p" and "k" refer respectively to the glider and the first compressor components of the spectrum reflected from the CC signal;

D(t), Vсбл(t), aп(t) - радиальные ФСК соответственно дальность, скорость и ускорение сближения носителя РЛС с ВЦ;D(t), V sbl (t), a p (t) - radial FSK, respectively, the range, speed and acceleration of approach of the radar carrier with the CC;

Vп(t), Vк(t) - детерминированные составляющие радиальных скоростей сближения носителя РЛС с ВЦ;V p (t), V to (t) - deterministic components of the radial velocities of approach of the radar carrier with the CC;

ΔVп(t), ΔVк(t) - флюктуационные составляющие радиальных скоростей сближения носителя РЛС с ВЦ;ΔV p (t), ΔV k (t) - fluctuation components of the radial velocities of approach of the radar carrier with the CC;

a п(t), a к(t) - флюктуационные составляющие радиальных ускорений; a p (t), a k (t) - fluctuation components of radial accelerations;

αп, αк, - величины, обратные времени корреляции скоростных флюктуации взаимного перемещения носителя РЛС и ВЦ;α p , α to , - the reciprocal of the correlation time of high-speed fluctuations of the mutual movement of the carrier of the radar and CC;

βп, βк - квадраты собственных частот скоростных флюктуации взаимного перемещения носителя РЛС и ВЦ;β p , β k - squares of natural frequencies of high-speed fluctuations of the mutual movement of the carrier of the radar and CC;

σп, σк - среднеквадратические отклонения (СКО) флюктуации ускорения взаимного перемещения носителя РЛС и ВЦ;σ p , σ to - root-mean-square deviations (RMS) fluctuations in the acceleration of the mutual movement of the carrier of the radar and CC;

nп(t), nк(t) - формирующие нормированные белые гауссовские шумы;n p (t), n to (t) - forming normalized white Gaussian noise;

D0, Vп0, Vк0, ΔVп0, Δк0, ап0, ак0 - начальные значения соответственно дальности до ВЦ, детерминированных и флюктуационных составляющих радиальных скоростей, флюктуационных составляющих радиальных ускорений,D 0 , V p0 , V k0 , ΔV p0 , Δ k0 , and p0 , and k0 are the initial values, respectively, of the distance to the CC, the deterministic and fluctuation components of the radial velocities, the fluctuation components of the radial accelerations,

представляемой в процедуре (11а)-(23а) матрицами Ak и Fk, размерностями 7×7, ненулевыми элементами которых являются соответственно a 11=a 22=a 33=а 55=а 66=1; a 12=a 13=-Δt; a 34=a 67=Δt; a 44=1-a t; a 77=1-a кΔt; a 43=-βпΔt; a 76=-βкΔt;

Figure 00000072
где Δt - период дискретизации, и на основе ММ (25а) измерений в РЛС функционально-связанных координат, представляемой в процедуре (11а)-(23а) матрицами Ck(sk) и Ek(sk), размерностями 7×7, ненулевыми элементами которых являются соответственно c11(sk); c22(sk); c33(sk); с55; с66; e11(sk); e22(sk); e33(sk); e55; e66, при отсутствии помех спрогнозированные на основе априорных данных (30а)-(36а) ФСК корректируются по результатам измерений D(t), Vп(t), ΔVп(t), Vк(t), ΔVк(t) и с11(1)=с11, c22(1)=c22, С33(1)=с33; е11(1)=e11, е22(1)=e22, е33(1)=е33, при воздействии только уводящей по скорости помехи корректируются по результатам измерений D(t),
Figure 00000073
,
Figure 00000074
, Vк(t), ΔVк(t) и с11(2)=с11,
Figure 00000075
; е11(2)=е11,
Figure 00000076
, при воздействии только уводящей по дальности помехи корректируются по результатам измерений D*(t), Vn(t), ΔVn(t), Vк(t), ΔVк(t) и
Figure 00000077
, c22(3)=c22, с33(3)=с33;
Figure 00000078
, e22(3)=e22, е33(3)=е33, при воздействии уводящих как по скорости, так и по дальности помех корректируются по результатам измерений D*(t),
Figure 00000079
,
Figure 00000080
, Vк(t), ΔVк(t) и
Figure 00000081
,
Figure 00000082
,
Figure 00000083
;
Figure 00000084
,
Figure 00000085
,
Figure 00000086
, где символом «*» отмечены компоненты вектора ФСК, на искажение которых направлено воздействие уводящих помех, а также измененные элементы матриц Ck(sk) и Ek(sk), компенсирующие в РЛС соответствующие воздействия.represented in the procedure (11a)-(23a) by matrices A k and F k , dimensions 7×7, non-zero elements of which are respectively a 11 = a 22 = a 33 = a 55 = a 66 =1; a 12 \u003d a 13 \u003d -Δt; a 34 = a 67 =Δt; a 44 \ u003d 1- a nΔ t; a 77 \u003d 1- a to Δt; a 43 \u003d -βpΔt; a 76 =-β to Δt;
Figure 00000072
where Δt is the sampling period, and based on the MM (25a) measurements in the radar of functionally related coordinates, represented in the procedure (11a)-(23a) by the matrices C k (s k ) and E k (s k ), dimensions 7×7 , whose nonzero elements are respectively c 11 (s k ); c 22 (s k ); c 33 (s k ); from 55 ; from 66 ; e 11 (s k ); e 22 (s k ); e 33 (s k ); e 55 ; e 66, in the absence of interference predicted on the basis of a priori data (30a)-(36a) FSK are corrected according to the measurement results D(t), V p (t), ΔV p (t), V k (t), ΔV k (t ) and c 11 (1)=c 11 , c 22 (1)=c 22 , C 33 (1)=c 33 ; e 11 (1) = e 11 , e 22 (1) = e 22 , e 33 (1) = e 33
Figure 00000073
,
Figure 00000074
, V to (t), ΔV to (t) and s 11 (2)=s 11 ,
Figure 00000075
; e 11 (2) \u003d e 11 ,
Figure 00000076
, when exposed to only distance-leading interference, they are corrected according to the measurement results D * (t), V n (t), ΔV n (t), V k (t), ΔV k (t) and
Figure 00000077
, c 22 (3)=c 22 , c 33 (3)=c 33 ;
Figure 00000078
, e 22 (3)=e 22 , e 33 (3)=e 33 , under the influence of noise that leads both in speed and in range, they are corrected according to the results of measurements D*(t),
Figure 00000079
,
Figure 00000080
, V to (t), ΔV to (t) and
Figure 00000081
,
Figure 00000082
,
Figure 00000083
;
Figure 00000084
,
Figure 00000085
,
Figure 00000086
, where the symbol "*" marks the components of the FSK vector, the distortion of which is directed by the effect of escaping interference, as well as the changed elements of the matrices C k (s k ) and E k (s k ), compensating the corresponding effects in the radar.

На фиг. 1 приведена блок-схема, поясняющая реализацию известного способа сопровождения ВЦ из класса «самолет с ТРД» при воздействии уводящих по дальности и скорости помех [2].In FIG. Figure 1 shows a block diagram explaining the implementation of a known method of tracking an AT from the class "aircraft with turbojet engines" under the influence of interference that leads away in range and speed [2].

Недостатком данного способа сопровождения ВЦ является низкая достоверность идентификации совместного или раздельного воздействия уводящих по дальности и скорости помех или отсутствия такого воздействия и оценки радиальных ФСК взаимного перемещения ВЦ и носителя РЛС при различных вариантах воздействия таких помех вследствие:The disadvantage of this method of tracking the AT is the low reliability of identifying the joint or separate impact of interference that leads away in range and speed or the absence of such an effect and the assessment of the radial FSK of the mutual movement of the AT and the radar carrier under various options for the impact of such interference due to:

1. Допущения о линейном характере зависимости ФСК от времени, в то время как фактически динамика ФСК носит нелинейный характер.1. Assumptions about the linear nature of the dependence of the FGC on time, while in fact the dynamics of the FGC is non-linear.

2. Допущения о статистической независимости смены вариантов воздействия уводящих помех от ФСК, в то время как фактически вероятности смены таких вариантов зависят от фазовых координат, в частности, с сокращением дальности до цели возрастают вероятности переходов к варианту совместного воздействия уводящих по дальности и скорости помех.2. Assumptions about the statistical independence of the change in the options for the impact of escaping interference from the FGC, while in fact the probabilities of changing such options depend on the phase coordinates, in particular, with a decrease in the distance to the target, the probabilities of transitions to the variant of the combined effect of escaping interference in range and speed increase.

3. Допущения о нормальности аппроксимирующей условной плотности вероятности ФСК при фиксированном варианте воздействия уводящих помех - значительное отличие вида фактической плотности вероятности ФСК от нормального вида аппроксимирующей плотности приводит к возрастанию ошибок оценивания.3. Assumptions about the normality of the approximating conditional probability density of the FSK under a fixed variant of the effect of diverting interference - a significant difference in the form of the actual probability density of the FSK from the normal form of the approximating density leads to an increase in estimation errors.

Цель изобретения - повышение достоверности идентификации совместного или раздельного воздействия уводящих по дальности и скорости помех или отсутствия их воздействия и оценки радиальных функционально-связанных дальности до ВЦ и скорости сближения носителя РЛС с нею путем адаптивной двухмоментной параметрической аппроксимации неизвестных плотностей вероятности ФСК смесью априорно задаваемых аппроксимирующих функций и приближением получаемых оценок к их оптимальным значениям за счет учета нелинейностей в динамике ФСК и их измерений, учета статистической зависимости вероятностей смены вариантов воздействия уводящих помех от ФСК, комплексирования информации РЛС и индикатора варианта воздействия уводящих помех, учета априорных данных о смене этих вариантов и адаптации системы наблюдения к ним.The purpose of the invention is to increase the reliability of identifying the joint or separate impact of interference that leads away in range and speed or the absence of their impact and estimating the radial functionally related range to the CC and the speed of approach of the radar carrier with it by adaptive two-time parametric approximation of unknown probability densities of the FSK with a mixture of a priori specified approximating functions and approximation of the resulting estimates to their optimal values by taking into account nonlinearities in the dynamics of the FGC and their measurements, taking into account the statistical dependence of the probabilities of changing options for the effects of fading interference from the FSK, integrating the information of the radar and the indicator of the variant of the effect of fading interference, taking into account a priori data on the change of these options and adaptation surveillance systems for them.

Для достижения цели в способе сопровождения ВЦ из класса «самолет с ТРД» при воздействии уводящих по дальности и скорости помех [2], заключающемся в том, что сигнал, отраженный от цели, подвергается узкополосной доплеровской фильтрации на основе процедуры БПФ и преобразуется в амплитудно-частотный спектр, составляющие которого обусловлены отражениями сигнала от планера сопровождаемой ВЦ и вращающихся лопаток рабочего колеса КНД ее силовой установки, определяются отсчет доплеровской частоты, соответствующий максимальной амплитуде спектральной составляющей спектра сигнала, который соответствует его отражениям от планера ВЦ, и отсчет доплеровской частоты, соответствующий максимальной амплитуде спектральной составляющей спектра сигнала, находящийся справа по доплеровской частоте относительно спектральной составляющей сигнала, отраженного от планера ВЦ, выделенные отсчеты доплеровских частот дополнительно поступают на вход многоканального фильтра совместного сопровождения ВЦ и первой компрессорной составляющей спектра сигнала и идентификации варианта воздействия уводящих помех, функционирующего в соответствии с процедурой квазиоптимальной совместной фильтрации фазовых координат и распознавания состояния условно-марковской структуры нелинейной стохастической динамической системы при наблюдении без запаздывания [3] в соответствии с функциональными интегральными рекуррентными уравнениямиTo achieve the goal in the method of tracking an AT from the class "aircraft with a turbojet engine" under the influence of interference that leads away in range and speed [2], which consists in the fact that the signal reflected from the target is subjected to narrow-band Doppler filtering based on the FFT procedure and converted into amplitude- the frequency spectrum, the components of which are due to signal reflections from the airframe of the accompanied AT and the rotating blades of the LPC impeller of its power plant, the Doppler frequency reading corresponding to the maximum amplitude of the spectral component of the signal spectrum, which corresponds to its reflections from the AT airframe, and the Doppler frequency reading corresponding to the maximum amplitude of the spectral component of the signal spectrum, which is located to the right in the Doppler frequency relative to the spectral component of the signal reflected from the airframe of the computer center, the selected samples of the Doppler frequencies are additionally fed to the input of the multichannel joint filter of the computer center and the first compressor conflicting component of the signal spectrum and identification of the variant of the effect of diverting interference, functioning in accordance with the procedure of quasi-optimal joint filtering of phase coordinates and recognition of the state of the conditionally Markov structure of a nonlinear stochastic dynamic system during observation without delay [3] in accordance with functional integral recurrent equations

Figure 00000087
Figure 00000087

Figure 00000088
Figure 00000088

Figure 00000089
Figure 00000089

Figure 00000090
Figure 00000090

Figure 00000091
Figure 00000091

Figure 00000092
Figure 00000092

Figure 00000093
Figure 00000093

Figure 00000094
Figure 00000094

Figure 00000095
Figure 00000095

Figure 00000096
Figure 00000096

Figure 00000097
Figure 00000097

Figure 00000098
Figure 00000098

Figure 00000099
Figure 00000099

Figure 00000100
Figure 00000100

Figure 00000101
Figure 00000101

Figure 00000102
Figure 00000102

Figure 00000103
Figure 00000103

Figure 00000104
Figure 00000104

Figure 00000105
Figure 00000105

Figure 00000106
Figure 00000106

Figure 00000107
Figure 00000107

Figure 00000108
Figure 00000108

Figure 00000109
Figure 00000109

Figure 00000110
Figure 00000110

Figure 00000111
Figure 00000111

Figure 00000112
Figure 00000112

Figure 00000113
Figure 00000113

которые после выполнения процедуры аппроксимации (выдвижения гипотезы относительно видов аппроксимирующих функций) в соответствии с выражениямиwhich, after performing the approximation procedure (putting forward a hypothesis regarding the types of approximating functions) in accordance with the expressions

Figure 00000114
Figure 00000114

Figure 00000115
Figure 00000115

Figure 00000116
Figure 00000116

Figure 00000117
Figure 00000117

Figure 00000118
Figure 00000118

Figure 00000119
Figure 00000119

Figure 00000120
Figure 00000120

Figure 00000121
Figure 00000121

Figure 00000122
Figure 00000122

Figure 00000123
Figure 00000123

Figure 00000124
Figure 00000124

Figure 00000125
Figure 00000125

Figure 00000126
Figure 00000126

Figure 00000127
Figure 00000127

замыкаются (число неизвестных становится равным числу уравнений), интегралы в правых частях уравнений выражаются через элементарные или табулированные функции, а сами уравнения вырождаются в следующие обыкновенные рекуррентные уравнения относительно условных вероятностей воздействия уводящих помех в различных вариантах (состояний структуры) при фиксированном наборе аппроксимирующих функций, условных МО функционально-связанных координат и КМ ошибок их оценивания при фиксированных варианте набора аппроксимирующих функций и варианте воздействия уводящих помех:are closed (the number of unknowns becomes equal to the number of equations), the integrals on the right-hand sides of the equations are expressed in terms of elementary or tabulated functions, and the equations themselves degenerate into the following ordinary recursive equations with respect to the conditional probabilities of the influence of diverting noise in various options (states of the structure) with a fixed set of approximating functions, conditional MO of functionally-related coordinates and KM of their estimation errors for a fixed variant of the set of approximating functions and the variant of the influence of diverting noise:

Figure 00000128
Figure 00000128

Figure 00000129
Figure 00000129

Figure 00000130
Figure 00000130

Figure 00000131
Figure 00000131

Figure 00000132
Figure 00000132

Figure 00000133
Figure 00000133

Figure 00000134
Figure 00000134

Figure 00000135
Figure 00000135

Figure 00000136
Figure 00000136

Figure 00000137
Figure 00000137

Figure 00000138
Figure 00000138

Figure 00000139
Figure 00000139

Figure 00000140
Figure 00000140

Figure 00000141
Figure 00000141

Figure 00000142
Figure 00000142

Figure 00000143
Figure 00000143

Figure 00000144
Figure 00000144

Figure 00000145
Figure 00000145

Figure 00000146
Figure 00000146

Figure 00000147
Figure 00000147

Figure 00000148
Figure 00000148

Figure 00000149
Figure 00000149

Figure 00000150
Figure 00000150

Figure 00000151
Figure 00000151

Figure 00000152
Figure 00000152

Figure 00000153
Figure 00000153

Figure 00000154
Figure 00000154

Figure 00000155
Figure 00000155

основанной на априорных данных в виде ММ системы «ВЦ - РЛС - индикатор» со ССС, включающей, в общем виде, нелинейную модель динамики радиальных ФСК - дальности до цели, планерных и компрессорных составляющих радиальных скоростей и ускорений взаимного перемещения носителя РЛС и ВЦbased on a priori data in the form of the MM of the system "VC - radar - indicator" with CCC, including, in general terms, a nonlinear model of the dynamics of radial FSK - range to the target, glider and compressor components of radial velocities and accelerations of the mutual movement of the carrier of the radar and AT

Figure 00000156
Figure 00000156

нелинейную модель измерений этих ФСК в РЛСnonlinear model of measurements of these FSK in the radar

Figure 00000157
Figure 00000157

условно-марковскую модель смены варианта воздействия уводящих помехconditional-Markov model of changing the variant of the influence of diverting interference

Figure 00000158
Figure 00000158

условно-марковскую модель индикатора варианта воздействия уводящих помехconditional Markov model of the indicator of the variant of the effect of eavesdropping interference

Figure 00000159
Figure 00000159

модель неуправляемых случайных возмущений и помехmodel of uncontrolled random disturbances and interference

Figure 00000160
Figure 00000160

при начальных условияхunder initial conditions

Figure 00000161
Figure 00000161

гдеwhere

n = (n1, n2, n3, n4, n5) - вектор порядковых номеров видов аппроксимирующих функций, определяет вариант набора аппроксимирующих функций;n = (n 1 , n 2 , n 3 , n 4 , n 5 ) - vector of ordinal numbers of types of approximating functions, determines the variant of the set of approximating functions;

Figure 00000162
- порядковый номер функции, аппроксимирующей модель динамики ФСК, из конечного множества таких функций
Figure 00000163
;
Figure 00000162
- the ordinal number of the function approximating the FGC dynamics model from a finite set of such functions
Figure 00000163
;

Figure 00000164
- порядковый номер функции, аппроксимирующей модель измерения ФСК, из конечного множества таких функций
Figure 00000165
;
Figure 00000164
- serial number of the function approximating the FSK measurement model from a finite set of such functions
Figure 00000165
;

Figure 00000166
- порядковый номер функции, аппроксимирующей зависимость вероятностей смены вариантов воздействия уводящих помех от значений ФСК, из конечного множества таких функций
Figure 00000167
;
Figure 00000166
- the ordinal number of the function approximating the dependence of the probabilities of changing the options for the effect of eavesdropping interference on the values of the FSK, from a finite set of such functions
Figure 00000167
;

Figure 00000168
- порядковый номер функции, аппроксимирующей зависимость вероятностей смены показаний индикатора варианта воздействия уводящих помех от значений ФСК, из конечного множества таких функций
Figure 00000169
;
Figure 00000168
- the ordinal number of the function approximating the dependence of the probability of changing the indications of the indicator of the variant of the effect of diverting interference on the values of the FGC, from a finite set of such functions
Figure 00000169
;

Figure 00000170
- порядковый номер вида аппроксимирующей условной плотности вероятности
Figure 00000171
ФСК при фиксированном варианте воздействия уводящих помех, из априорно задаваемого конечного множества
Figure 00000172
таких функций;
Figure 00000170
- ordinal number of the type of approximating conditional probability density
Figure 00000171
FSK under a fixed variant of the effect of diverting interference, from an a priori specified finite set
Figure 00000172
such functions;

N - число альтернативных наборов видов аппроксимирующих функций;N is the number of alternative sets of types of approximating functions;

N1, N2, N3, N4 и N5 - число элементов множеств соответственно Φ, Ψ, Θ, P и F;N 1 , N 2 , N 3 , N 4 and N 5 - the number of elements of the sets respectively Φ, Ψ, Θ, P and F;

k - дискретный момент времени;k - discrete moment of time;

xk = (D, Vп,k, ΔVп,k, а п,k, Vк,k, ΔVк,k, а к,k)Т - вектор радиальных ФСК, включающих радиальные дальность до ВЦ, планерные и компрессорные составляющие радиальных скорости и ускорения взаимного перемещения носителя РЛС и цели;x k = (D, V n, k, ΔV n, k, and n, k, V a, k, ΔV to, k, and a, k) T - vector radial FSK comprising radial distance to the VTS, glider and compressor components of the radial velocity and acceleration of the relative movement of the radar carrier and the target;

Figure 00000173
- номер варианта воздействия уводящих помех (1 - отсутствие помех; 2 - воздействие только уводящей по скорости помехи; 3 - воздействие только уводящей по дальности помехи; 4 - воздействие уводящих как по скорости, так и по дальности помех);
Figure 00000173
- the number of the variant of the influence of the distracting interference (1 - the absence of interference; 2 - the impact of only the interference, which is distracting in speed; 3 - the impact of the interference, which is distracting in terms of range; 4 - the impact of the interference, which is distracting both in speed and in range);

Figure 00000174
- вектор измерений в РЛС функционально-связанных координат;
Figure 00000174
- vector of measurements in the radar of functionally related coordinates;

Figure 00000175
- выходные показания индикатора (обнаружителя) варианта воздействия уводящих помех;
Figure 00000175
- output indications of the indicator (detector) of the variant of the effect of eavesdropping interference;

ξk, ζk - векторы соответственно случайных возмущений, действующих на ВЦ, и помех, воздействующих на РЛС;ξ k , ζ k - vectors, respectively, of random perturbations affecting the CC, and interference, affecting the radar;

ϕ(⋅) и ψ(⋅) - известные, в общем виде, нелинейные векторные детерменированные функции случайных аргументов;ϕ(⋅) and ψ(⋅) are known, in general form, non-linear deterministic vector functions of random arguments;

Figure 00000176
- известные условные вероятности смены вариантов воздействия уводящих помех;
Figure 00000176
- known conditional probabilities of changing the options for the effect of eavesdropping interference;

Figure 00000177
- известные условные вероятности смены показаний индикатора варианта воздействия уводящих помех;
Figure 00000177
- known conditional probabilities of changing the indications of the indicator of the variant of the effect of diverting interference;

Φ(ξk, ζk) - совместная функция распределения возмущений и помех;Φ(ξ k , ζ k ) - joint distribution function of disturbances and noise;

Figure 00000178
- условная функция распределения помех при фиксированных возмущениях;
Figure 00000178
- conditional distribution function of interference for fixed disturbances;

Φ(ξk) - функция распределения возмущений;Φ(ξ k ) - perturbation distribution function;

ƒ(xk, sk) - совместная плотность вероятности ФСК и варианта воздействия уводящих помех;ƒ(xk, sk) is the joint probability density of the FSK and the variant of the effect of eavesdropping interference;

Figure 00000179
- условная плотность вероятности ФСК при фиксированном варианте воздействия уводящих помех;
Figure 00000179
- conditional probability density of the FSK for a fixed variant of the effect of diverting interference;

Figure 00000180
- условная плотность вероятности ФСК при фиксированном варианте воздействия уводящих помех и фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций;
Figure 00000180
- conditional probability density of the FSK under a fixed variant of the effect of diverting interference and a fixed variant of the set of approximating functions;

Figure 00000181
- прогнозируемая на один шаг дискретности вперед условная плотность вероятности ФСК при фиксированном варианте воздействия уводящих помех и фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций;
Figure 00000181
- the conditional probability density of the FSK predicted one discrete step ahead for a fixed variant of the effect of diverting noise and a fixed variant of the set of approximating functions;

Figure 00000182
- апостериорная условная плотность вероятности ФСК при фиксированном варианте воздействия уводящих помех и фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций;
Figure 00000182
- a posteriori conditional probability density of the FSK for a fixed variant of the influence of diverting noise and a fixed variant of the set of approximating functions;

Figure 00000183
- n5-й ВИД функции, аппроксимирующей условную плотность вероятности ФСК при фиксированном варианте воздействия уводящих помех;
Figure 00000183
- n 5 th VIEW of the function approximating the conditional probability density of the FGC for a fixed variant of the effect of diverting interference;

Figure 00000184
- n5-й вид функции, аппроксимирующей прогнозируемую на один шаг дискретности вперед условную плотность вероятности ФСК при фиксированном варианте воздействия уводящих помех;
Figure 00000184
- n 5th type of function approximating the conditional probability density of the FGC predicted one step ahead of the discreteness for a fixed variant of the effect of escaping interference;

Figure 00000185
- n5-й вид функции, аппроксимирующей апостериорную условную плотность вероятности фазовых координат ФСК при фиксированном варианте воздействия уводящих помех;
Figure 00000185
- n 5th type of function approximating the a posteriori conditional probability density of the phase coordinates of the FGC for a fixed variant of the effect of diverting interference;

Figure 00000186
- прогнозируемые на один шаг дискретности вперед и апостериорные соответственно вероятности воздействия уводящих помех по sk+1-му варианту при фиксированном n-м варианте набора аппроксимирующих функций, условные МО функционально-связанных координат при фиксированном варианте воздействия уводящих помех и фиксированном n-м варианте набора аппроксимирующих функций, условные КМ ошибок оценивания ФСК при фиксированном варианте воздействия уводящих помех и фиксированном n-м варианте набора аппроксимирующих функций;
Figure 00000186
- predicted one step forward and a posteriori, respectively, the probabilities of the effect of escaping interference according to the s k + 1 -th variant with a fixed n-th variant of the set of approximating functions, conditional MO of functionally related coordinates with a fixed variant of the influence of escaping interference and a fixed n-th variant a set of approximating functions, conditional KM of errors in estimating the FSK under a fixed variant of the effect of diverting noise and a fixed n-th variant of a set of approximating functions;

Figure 00000187
- начальные условия;
Figure 00000187
- initial conditions;

Figure 00000188
_ условные плотности вероятности соответственно ФСК и их измерений в РЛС при фиксированных {sk+1, xk, sk} и {хk, sk, rk};
Figure 00000188
_ conditional probability densities, respectively, of the FSK and their measurements in the radar at fixed {s k+1 , x k , s k } and {х k , s k , r k };

nx, nz - размерности соответственно векторов ФСК и их измерений;n x , n z are the dimensions of the FGC vectors and their measurements, respectively;

Figure 00000189
- нормировочный коэффициент при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций;
Figure 00000189
- normalization coefficient for a fixed set of approximating functions;

Figure 00000190
Figure 00000191
Figure 00000192
- апостериорные условные квазиоптимальные оценки соответственно варианта воздействия уводящих помех (по критерию максимума апостериорной вероятности), математического ожидания ФСК и КМ ошибок их оценивания при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций;
Figure 00000190
Figure 00000191
Figure 00000192
- a posteriori conditional quasi-optimal estimates, respectively, of the variant of the effect of diverting interference (according to the criterion of the maximum a posteriori probability), the mathematical expectation of the FSK and the CM of their estimation errors for a fixed version of the set of approximating functions;

Figure 00000193
- апостериорная вероятность соответствия варианта набора аппроксимирующих функций фактическому виду закономерностей взаимного перемещения носителя РЛС и ВЦ, воздействия со стороны цели на РЛС помех, измерения в радиолокационной станции ФСК и идентификации в индикаторе помеховой обстановки варианта воздействия уводящих помех (далее фактическому виду закономерностей взаимного перемещения носителя РЛС и ВЦ);
Figure 00000193
- a posteriori probability of the correspondence of the variant of the set of approximating functions to the actual form of the patterns of mutual movement of the radar carrier and the CC, the impact of interference from the target on the radar, measurements in the FSK radar station and identification in the indicator of the interference situation of the variant of the effect of escaping interference (hereinafter, the actual form of the patterns of mutual movement of the radar carrier and VC);

Figure 00000194
- квазиоптимальная по критерию максимума апостериорной вероятности идентификация моделей соответственно динамики ФСК
Figure 00000195
, их измерений
Figure 00000196
, смены варианта воздействия уводящих помех
Figure 00000197
, индикатора (обнаружителя) варианта воздействия уводящих помех
Figure 00000198
и условной плотности вероятности фазовых координат при фиксированном варианте воздействия уводящих помех
Figure 00000199
, из вариантов набора аппроксимирующих функций задаваемых множествами Φ, Ψ, Θ, Р и F;
Figure 00000194
- quasi-optimal according to the criterion of maximum a posteriori probability identification of models according to the dynamics of the FGC
Figure 00000195
, their measurements
Figure 00000196
, changing the variant of the effect of eavesdropping interference
Figure 00000197
, indicator (detector) of the variant of the effect of eavesdropping
Figure 00000198
and the conditional probability density of phase coordinates for a fixed variant of the influence of diverting interference
Figure 00000199
, from the variants of the set of approximating functions given by the sets Φ, Ψ, Θ, Р and F;

Figure 00000200
- квазиоптимальная по критерию максимума апостериорной вероятности оценка условной плотности вероятности ФСК при фиксированном варианте воздействия уводящих помех смесью аппроксимирующих функций из множества F;
Figure 00000200
- quasi-optimal according to the criterion of the maximum a posteriori probability estimate of the conditional probability density of the FSK for a fixed variant of the influence of diverting noise by a mixture of approximating functions from the set F;

Figure 00000201
- апостериорные условные квазиоптимальные оценки соответственно варианта воздействия уводящих помех (по критерию максимума апостериорной вероятности), математического ожидания ФСК и КМ ошибок их оценивания при квазиоптимальном наборе аппроксимирующих смесей
Figure 00000202
;
Figure 00000201
- a posteriori conditional quasi-optimal estimates, respectively, of the variant of the effect of diverting noise (according to the criterion of the maximum a posteriori probability), the mathematical expectation of the FSK and the CM of their estimation errors with a quasi-optimal set of approximating mixtures
Figure 00000202
;

Т - операция транспонирования матрицы;T - matrix transposition operation;

ехр{⋅} - экспоненциальная функция;exp{⋅} - exponential function;

i - мнимая единица;i - imaginary unit;

ω - частота;ω - frequency;

Г: - статистическая гипотеза, заключающаяся в том, что …;G: - statistical hypothesis, which consists in the fact that ...;

ϕ(sk+1, xk, sk, ξk) → Φ: - в (28), выбор для заданной функции ϕ(sk+1, xk, sk, ξk) множества Φ видов аппроксимирующих функций

Figure 00000203
,
Figure 00000204
таких, что … (по аналогии в (31), (34), (36));ϕ(s k+1 , x k , s k , ξ k ) → Φ: - in (28), choice for a given function ϕ(s k+1 , x k , s k , ξ k ) of the set Φ of types of approximating functions
Figure 00000203
,
Figure 00000204
such that ... (by analogy in (31), (34), (36));

Figure 00000205
- n1-й вид аппроксимирующей функции из множества Φ таких функций (по аналогии для функций ψn2 (⋅), qn3 (⋅), πn4 (⋅), fn5 (⋅) из множеств Ψ, Θ, Р, F);
Figure 00000205
- n 1st type of approximating function from the set Φ of such functions (by analogy for the functions ψ n2 (⋅), q n3 (⋅), π n4 (⋅), f n5 (⋅) from the sets Ψ, Θ, Р, F );

Figure 00000206
- функция, состоящая только из элементарных или табулированных функций (по аналогии для функций
Figure 00000207
);
Figure 00000206
- a function consisting only of elementary or tabulated functions (by analogy for functions
Figure 00000207
);

Figure 00000208
и
Figure 00000209
- n1-й и n2-й виды функций, аппроксимирующих условные плотности вероятности соответственно ФСК и их измерений при фиксированных {sk+1, xk, sk}, и {xk, sk, rk},
Figure 00000208
and
Figure 00000209
- n 1 -th and n 2 -th types of functions approximating the conditional probability densities, respectively, of the FGC and their measurements for fixed {s k+1 , x k , s k }, and {x k , s k , r k },

Figure 00000210
- квантор всеобщности [(
Figure 00000211
а,b)с - для любых а и b выполняется с];
Figure 00000210
- universal quantifier [(
Figure 00000211
a, b) c - for any a and b, c] is performed;

→ F - выбор множества F видов аппроксимирующих функций

Figure 00000212
,
Figure 00000213
→ F - choice of the set F of types of approximating functions
Figure 00000212
,
Figure 00000213

Figure 00000214
и
Figure 00000215
- условные соответственно МО функционально-связанных координат и КМ (для одномерного случая - дисперсия) ошибок их оценивания при фиксированной варианте воздействия уводящих помех sk;
Figure 00000214
and
Figure 00000215
- conditional, respectively, MO of functionally-related coordinates and QM (for the one-dimensional case - dispersion) of their estimation errors for a fixed variant of the effect of escaping interference s k ;

{Φ, Ψ, Θ, P, F}: - совокупность множеств видов аппроксимирующих функций таких, что …;{Φ, Ψ, Θ, P, F}: - set of sets of types of approximating functions such that …;

Figure 00000216
- функция правдоподобия;
Figure 00000216
- likelihood function;

Figure 00000217
- идентификация квазиоптимального вида аппроксимирующей функции модели динамики ФСК ϕ(sk+1, хk, sk, ξk) по его порядковому номеру n1 в множестве Φ видов таких функций (по аналогии для функций ϕ(⋅), q(⋅), π(⋅), ƒ(⋅) в множествах Ψ, Θ, Р, F);
Figure 00000217
- identification of the quasi-optimal form of the approximating function of the FGC dynamics model ϕ(s k+1 , x k , s k , ξ k ) by its ordinal number n 1 in the set Φ of the types of such functions (by analogy for the functions ϕ(⋅), q(⋅ ), π(⋅), ƒ(⋅) in the sets Ψ, Θ, Р, F);

Figure 00000218
- квазиоптимальная по критерию максимума апостериорной вероятности оценка модели динамики ФСК смесью аппроксимирующих функций из множества Φ;
Figure 00000218
- quasi-optimal according to the criterion of the maximum a posteriori probability estimate of the FGC dynamics model by a mixture of approximating functions from the set Φ;

Figure 00000219
- квазиоптимальная по критерию максимума апостериорной вероятности оценка модели измерения ФСК, смесью аппроксимирующих функций из множества Ψ;
Figure 00000219
- quasi-optimal according to the criterion of the maximum a posteriori probability estimate of the FSK measurement model, by a mixture of approximating functions from the set Ψ;

Figure 00000220
- квазиоптимальная по критерию максимума апостериорной вероятности оценка модели смены варианта воздействия уводящих помех, смесью аппроксимирующих функций из множества Θ;
Figure 00000220
- quasi-optimal according to the criterion of the maximum a posteriori probability estimate of the model for changing the variant of the effect of diverting interference, by a mixture of approximating functions from the set Θ;

Figure 00000221
- квазиоптимальная по критерию максимума апостериорной вероятности оценка модели индикатора варианта воздействия уводящих помех, смесью аппроксимирующих функций из множества Р;
Figure 00000221
- quasi-optimal according to the criterion of the maximum a posteriori probability estimate of the model of the indicator of the variant of the effect of diverting interference, by a mixture of approximating functions from the set P;

Figure 00000222
- квазиоптимальная по критерию максимума апостериорной вероятности оценка набора моделей соответственно динамики ФСК
Figure 00000223
, их измерений
Figure 00000224
, смены варианта воздействия уводящих помех
Figure 00000225
, индикатора варианта воздействия уводящих помех
Figure 00000226
и условной плотности вероятности ФСК при фиксированном варианте воздействия уводящих помех
Figure 00000227
, смесью априорно выбираемых аппроксимирующих функций из множеств Φ, Ψ, Θ, Р и F;
Figure 00000222
- quasi-optimal according to the criterion of the maximum a posteriori probability estimate of the set of models according to the dynamics of the FGC
Figure 00000223
, their measurements
Figure 00000224
, changing the variant of the effect of eavesdropping interference
Figure 00000225
, indicator of the variant of the effect of eavesdropping interference
Figure 00000226
and the conditional probability density of the FSK for a fixed variant of the effect of eavesdropping interference
Figure 00000227
, a mixture of a priori chosen approximating functions from the sets Φ, Ψ, Θ, Р and F;

Figure 00000228
- апостериорные условные квазиоптимальные оценки соответственно варианта воздействия уводящих помех (по критерию максимума апостериорной вероятности), МО функционально-связанных координат и КМ ошибок их оценивания при квазиоптимальном наборе аппроксимирующих смесей
Figure 00000229
;
Figure 00000228
- a posteriori conditional quasi-optimal estimates, respectively, of the variant of the effect of diverting interference (according to the criterion of the maximum a posteriori probability), the MO of functionally related coordinates and the CM of their estimation errors with a quasi-optimal set of approximating mixtures
Figure 00000229
;

n(s) - мощность (число элементов) множества вариантов воздействия уводящих помех;n (s) - power (number of elements) of the set of options for the effect of diverting interference;

xmin(s0) и xmах(s0) - вектора соответственно минимальных и максимальных значений ФСК при фиксированном варианте воздействия уводящих помех в начальный момент времени;x min (s 0 ) and x max (s 0 ) are the vectors of the minimum and maximum values of the FGC, respectively, for a fixed variant of the effect of diverting interference at the initial moment of time;

xmin i(s0) и xmах i(s0) - i-e компоненты векторов соответственно минимальных и максимальных значений ФСК при фиксированном варианте воздействия уводящих помех в начальный момент времени,x min i (s 0 ) and x max i (s 0 ) - ie components of the vectors of the minimum and maximum values of the FGC, respectively, under a fixed variant of the effect of escaping interference at the initial moment of time,

определяется оценка

Figure 00000230
варианта воздействия уводящих помех при оптимальном наборе аппроксимирующих смесей из априорно выбираемого множества функций, определяется оценка
Figure 00000231
безусловного по отношению к вариантам воздействия уводящих помех математического ожидания ФСК при оптимальном наборе аппроксимирующих смесей, определяется оценка
Figure 00000232
безусловной по отношению к вариантам воздействия уводящих помех ковариационной матрицы ошибок оценивания фазовых координат при оптимальном наборе аппроксимирующих смесей, на основе ММ (69)-(74) системы «ВЦ - РЛС - индикатор» со ССС, включающей, в общем виде, нелинейные и условно-марковские модели.assessment is determined
Figure 00000230
of the variant of the influence of diverting noises with an optimal set of approximating mixtures from an a priori chosen set of functions, the estimate is determined
Figure 00000231
unconditional with respect to the variants of the influence of the distracting interference of the mathematical expectation of the FGC with an optimal set of approximating mixtures, the estimate is determined
Figure 00000232
unconditional with respect to the options for the effects of diverting interference of the covariance matrix of errors in estimating phase coordinates with an optimal set of approximating mixtures, based on MM (69) - (74) of the "CC - radar - indicator" system with CCC, including, in general terms, nonlinear and conditionally -Markov models.

При этом, в качестве аппроксимирующих распределений предлагаются четырех-параметрические распределения Пирсона при известности (заданности) любых двух из его параметров [его частные случаи: гауссовское, усеченное гауссовское, бета-распределение (и его частные случаи: закон арксинуса, равномерное и степенное распределения), гамма-распределение (и его частные случаи: показательное и показательно-степенное распределения, χ2 - распределение, закон Эрланга), Т-распределение Стьюдента], а также такие двухпараметрические распределения, как закон Симпсона, Релея, Максвелла, Парето, логистическое распределение и F-распределение Фишера [3].At the same time, Pearson's four-parameter distributions are proposed as approximating distributions when any two of its parameters are known (specified) [its special cases: Gaussian, truncated Gaussian, beta distribution (and its special cases: arcsine law, uniform and power distributions) , gamma distribution (and its special cases: exponential and exponential-power distributions, χ 2 - distribution, Erlang's law), Student's T-distribution], as well as such two-parameter distributions as Simpson's law, Rayleigh, Maxwell's, Pareto's, logistic distribution and F-distribution of Fisher [3].

Новыми признаками, обладающими существенными отличиями, являются:New features with significant differences are:

1. Применение многоканального, как по числу вариантов воздействия уводящих помех, так и по числу вариантов набора аппроксимирующих функций, фильтра совместных оценивания радиальной дальности до цели, планерной и первой компрессорной составляющих радиальных скорости и ускорения взаимного перемещения носителя РЛС и цели, и распознавания варианта воздействия уводящих помех, функционирующего в соответствии с процедурой (1)-(74) квазиоптимальной совместной фильтрации фазовых координат и распознавания состояния условно-марковской структуры нелинейной стохастической динамической системы при наблюдении без запаздывания вместо одноканального, по числу вариантов набора аппроксимирующих функций, фильтра, функционирующего в соответствии с процедурой многомерной линейной дискретной калмановской фильтрации [1], и вместо одноканального, по числу вариантов набора аппроксимирующих функций, фильтра, функционирующего в соответствии с процедурой квазиоптимальной совместной фильтрации фазовых координат и распознавания состояния марковской структуры линейной стохастической динамической системы при наблюдении без запаздывания на основе двухмоментной параметрической аппроксимации нормальным законом распределения [2, 3].1. The use of a multi-channel filter, both in terms of the number of options for the effect of distracting interference, and in the number of options for a set of approximating functions, the filter for joint estimation of the radial distance to the target, the airframe and the first compressor components of the radial speed and the acceleration of the mutual movement of the radar carrier and the target, and recognition of the effect option diverting noise, functioning in accordance with the procedure (1)-(74) of quasi-optimal joint filtering of phase coordinates and recognition of the state of the conditionally Markov structure of a nonlinear stochastic dynamic system during observation without delay, instead of a single-channel, according to the number of options for a set of approximating functions, filter, functioning in accordance with with the procedure of multidimensional linear discrete Kalman filtering [1], and instead of a single-channel filter, according to the number of options for a set of approximating functions, that operates in accordance with the procedure of quasi-optimal joint filtering of phase coordinates and p recognition of the state of the Markov structure of a linear stochastic dynamical system during observation without delay based on a two-time parametric approximation by a normal distribution law [2, 3].

2. Автоматический выбор (51)-(56)набора видов аппроксимирующих функций из априорно задаваемых множеств (28), (31), (34), (36), (38) таких функций непосредственно в процессе функционирования фильтра.2. Automatic selection (51)-(56) of a set of types of approximating functions from a priori specified sets (28), (31), (34), (36), (38) of such functions directly in the process of filter operation.

3. Автоматическое формирование (57)-(61) набора смесей аппроксимирующих функций из априорно задаваемых множеств таких функций непосредственно в процессе функционирования фильтра.3. Automatic formation (57)-(61) of a set of mixtures of approximating functions from a priori specified sets of such functions directly in the process of filter operation.

4. Совместное оценивание ФСК (42), (43), (45), (46), (48), (49), (63), (64) и распознавание варианта воздействия уводящих помех (41), (44), (47), (62) на основе двухмоментной параметрической аппроксимации [3] в N многоканальных, по числу вариантов воздействия уводящих помех, квазиоптимальных фильтрах, отличающихся набором видов аппроксимирующих функций

Figure 00000233
,
Figure 00000234
,
Figure 00000235
,
Figure 00000236
и
Figure 00000237
в (41)-(49), на основе априорных данных о смене варианта воздействия уводящих помех и динамике ФСК, представленных соответственно начальными (74), (66) и переходными (71) вероятностями условной цепи Маркова и моделью (69), по результатам измерений в (19), (32), (44)-(46), (50) и показаниям индикатора варианта воздействия уводящих помех в (18), (36), (44)-(46), (50) с альтернативными моделями измерений (70), соответствующими различным вариантам воздействия уводящих помех, и моделью индикатора (72).4. Joint estimation of the FSK (42), (43), (45), (46), (48), (49), (63), (64) and recognition of the variant of the effect of stealth interference (41), (44), (47), (62) based on a two-time parametric approximation [3] in N multichannel quasi-optimal filters in terms of the number of options for the effect of diverting interference, differing in the set of types of approximating functions
Figure 00000233
,
Figure 00000234
,
Figure 00000235
,
Figure 00000236
and
Figure 00000237
in (41)-(49), on the basis of a priori data on the change in the variant of the effect of diverting interference and the dynamics of the FGC, represented respectively by the initial (74), (66) and transition (71) probabilities of the conditional Markov chain and the model (69), according to the results measurements in (19), (32), (44)-(46), (50) and indications of the indicator of the variant of the effect of eavesdropping interference in (18), (36), (44)-(46), (50) with alternative measurement models (70) corresponding to different options for the effect of eavesdropping interference, and an indicator model (72).

5. Комплексирование измерений РЛС с моделью (70) и показаний индикатора варианта воздействия уводящих помех с моделью (72).5. Combination of radar measurements with model (70) and indications of the indicator of the variant of the effect of eavesdropping interference with model (72).

6. Адаптация фильтра к различным вариантам воздействия уводящих помех с одновременным уточнением используемых математических моделей.6. Adaptation of the filter to various variants of the effect of stole interference with simultaneous refinement of the mathematical models used.

7. Прогнозирование (41) вероятностей

Figure 00000238
воздействия уводящих помех по каждому варианту на один шаг дискретности вперед в каждом фильтре при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций, на основе априорных данных о смене варианта воздействия уводящих помех, представленных соответственно начальными (74), (66) и переходными (71) вероятностями условной цепи Маркова.7. Forecasting (41) probabilities
Figure 00000238
effects of escaping interference for each variant by one discrete step forward in each filter with a fixed variant of the set of approximating functions, based on a priori data on the change in the variant of the effect of escaping interference, represented respectively by the initial (74), (66) and transient (71) probabilities of the conditional chain Markov.

8. Прогнозирование (42) условных математических ожиданий

Figure 00000239
ФСК на один шаг дискретности вперед в каждом фильтре при фиксированных варианте набора аппроксимирующих функций и варианте воздействия уводящих помех, с учетом найденных вероятностей (41) на основе априорных данных о смене этих вариантов (71) и динамике ФСК взаимного перемещения носителя РЛС и ВЦ (69), с учетом найденной, как обратное преобразование Фурье от характеристической функции ФСК, в (20), (29) условной плотности вероятности
Figure 00000240
и ее аппроксимирующей функции
Figure 00000241
8. Forecasting (42) Conditional Mathematical Expectations
Figure 00000239
FSK one discrete step forward in each filter for a fixed variant of the set of approximating functions and the variant of the effect of diverting interference, taking into account the found probabilities (41) based on a priori data on the change of these options (71) and the dynamics of the FSK of the relative movement of the carrier of the radar and CC (69 ), taking into account the conditional probability density found in (20), (29) as the inverse Fourier transform of the FSK characteristic function
Figure 00000240
and its approximating function
Figure 00000241

9. Прогнозирование (43) условных КМ

Figure 00000242
ошибок оценивания ФСК на один шаг дискретности вперед в каждом фильтре при фиксированных варианте набора аппроксимирующих функций и варианте воздействия уводящих помех, с учетом найденных вероятностей (41) и математических ожиданий (42).9. Forecasting (43) conditional CM
Figure 00000242
FSK estimation errors by one discrete step forward in each filter for a fixed variant of the set of approximating functions and the variant of the effect of diverting noise, taking into account the found probabilities (41) and mathematical expectations (42).

10. Оценивание (44) апостериорных вероятностей

Figure 00000243
воздействия уводящих помех по каждому варианту, в каждом фильтре при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций, по степени согласованности, представленной функцией правдоподобия, спрогнозированных вероятностей (41), математических ожиданий (42) ФСК и КМ (43) ошибок их оценивания с результатами измерений в (19), (32), (44)-(46), (50) и показаниями индикатора в (18), (36), (44)-(46), (50), с учетом найденной, как обратное преобразование Фурье от характеристической функции измерений, в (19), (32) условной плотности вероятности
Figure 00000244
и ее аппроксимирующей функции
Figure 00000245
10. Estimation (44) of a posteriori probabilities
Figure 00000243
effects of diverting interference for each option, in each filter with a fixed variant of the set of approximating functions, according to the degree of consistency represented by the likelihood function, predicted probabilities (41), mathematical expectations (42) FSK and CM (43) errors of their estimation with the measurement results in ( 19), (32), (44)-(46), (50) and the indicator readings in (18), (36), (44)-(46), (50), taking into account the found one, as the inverse Fourier transform on the characteristic function of measurements, in (19), (32) the conditional probability density
Figure 00000244
and its approximating function
Figure 00000245

11. Оценивание (45) условных апостериорных математических ожиданий

Figure 00000246
ФСК взаимного перемещения носителя РЛС и ВЦ в каждом фильтре при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций, для каждой альтернативной модели измерения (70), соответствующей различным вариантам воздействия уводящих помех, на основе спрогнозированных математических ожиданий (42) и КМ (43) ошибок прогноза с учетом результатов измерения в (19), (32), (44)-(46), (50) и показаний индикатора в (18), (36), (44)-(46), (50).11. Estimation (45) of conditional a posteriori mathematical expectations
Figure 00000246
FSK of mutual movement of the carrier of the radar and AT in each filter with a fixed variant of the set of approximating functions, for each alternative measurement model (70) corresponding to different options for the effect of diverting interference, based on the predicted mathematical expectations (42) and KM (43) of forecast errors, taking into account measurement results in (19), (32), (44)-(46), (50) and indicator readings in (18), (36), (44)-(46), (50).

12. Оценивание (46) условных апостериорных КМ

Figure 00000247
ошибок фильтрации ФСК в каждом фильтре при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций, для каждой альтернативной модели измерения (70), соответствующей различным вариантам воздействия уводящих помех, на основе спрогнозированных математических ожиданий (42) и КМ (43) ошибок прогноза с учетом результатов измерения в (19), (32), (44)-(46), (50) и показаний индикатора в (18), (36), (44)-(46), (50).12. Estimation (46) of conditional a posteriori QM
Figure 00000247
FSK filtering errors in each filter with a fixed variant of the set of approximating functions, for each alternative measurement model (70) corresponding to different options for the effect of diverting interference, based on the predicted mathematical expectations (42) and KM (43) of the prediction errors, taking into account the measurement results in ( 19), (32), (44)-(46), (50) and indicator readings in (18), (36), (44)-(46), (50).

13. Идентификация (47) такого

Figure 00000248
варианта воздействия уводящих помех в каждом фильтре при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций, для которого найденная апостериорная вероятность (44) окажется больше.13. Identification (47) of such
Figure 00000248
of the variant of the influence of diverting noise in each filter for a fixed variant of the set of approximating functions, for which the found a posteriori probability (44) turns out to be greater.

14. Нахождение (48) безусловной, по отношению к вариантам воздействия уводящих помех, оценки ФСК

Figure 00000249
в каждом фильтре при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций на основе апостериорных вероятностей (44) воздействия уводящих помех по каждому варианту и условных апостериорных оценок (45) ФСК, как безусловного математического ожидания.14. Finding (48) unconditional, in relation to the options for the impact of eavesdropping interference, an assessment of the FGC
Figure 00000249
in each filter with a fixed variant of a set of approximating functions based on a posteriori probabilities (44) of the effect of escaping interference for each variant and conditional a posteriori estimates (45) of the FSK as an unconditional mathematical expectation.

15. Нахождение (49) безусловной по отношению к вариантам воздействия уводящих помех КМ

Figure 00000250
ошибок оценивания ФСК в каждом фильтре при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций с учетом найденных апостериорных вероятностей (44) воздействия уводящих помех по каждому варианту, условных математических ожиданий ФСК (45), условных КМ (46) ошибок их оценивания и безусловных оценок ФСК (48).15. Finding (49) unconditional in relation to the options for the impact of spoofing noise KM
Figure 00000250
FSK estimation errors in each filter for a fixed variant of the set of approximating functions, taking into account the found a posteriori probabilities (44) of the effect of diverting noise for each option, conditional mathematical expectations of the FSK (45), conditional KM (46) of their estimation errors and unconditional estimates of the FSK (48) .

16. Коррекция (50) апостериорных вероятностей

Figure 00000251
соответствия наборов видов аппроксимирующих функций из задаваемых множеств таких функций фактическому виду закономерностей взаимного перемещения носителя РЛС и ВЦ, для каждого фильтра на (k+1) -м шаге дискретности, по степени согласованности, представленной функцией правдоподобия, спрогнозированных вероятностей (41), математических ожиданий (42) ФСК и КМ (43) ошибок их оценивания с результатами очередных измерений в (19), (32), (44)-(46), (50) и показаний индикатора в (18), (36), (44)-(46), (50), с учетом найденной, как обратное преобразование Фурье от характеристической функции измерений, в (19), (31) условной плотности вероятности
Figure 00000252
и ее аппроксимирующей функции
Figure 00000253
16. Correction (50) of a posteriori probabilities
Figure 00000251
correspondence of sets of types of approximating functions from given sets of such functions to the actual form of patterns of mutual movement of the carrier of the radar and AT, for each filter at the (k + 1) -th step of discreteness, according to the degree of consistency represented by the likelihood function, predicted probabilities (41), mathematical expectations (42) FSK and CM (43) errors in their estimation with the results of regular measurements in (19), (32), (44)-(46), (50) and indicator readings in (18), (36), (44 )-(46), (50), taking into account the conditional probability density found in (19), (31) as the inverse Fourier transform of the characteristic measurement function
Figure 00000252
and its approximating function
Figure 00000253

17. Идентификация (51)-(56)такого варианта набора аппроксимирующих функций (моделей)

Figure 00000254
из их множеств Φ, Ψ, Θ, Р и F, для которого найденная вероятность (50) окажется больше.17. Identification (51)-(56) of such a variant of a set of approximating functions (models)
Figure 00000254
from their sets Φ, Ψ, Θ, Р and F, for which the found probability (50) turns out to be greater.

18. Оценивание (57)-(61) набора моделей соответственно динамики ФСК ϕ(⋅) их измерений в РЛС ψ(⋅), смены варианта воздействия уводящих помех q(⋅), индикатора воздействия уводящих помех и условной плотности вероятности ФСК при фиксированном варианте воздействия уводящих помех

Figure 00000255
, набором
Figure 00000256
смесей аппроксимирующих функций из априорно задаваемых множеств Φ, Ψ, Θ, Р и F, взятых с весовыми коэффициентами, пропорциональными вероятностям
Figure 00000257
Figure 00000258
соответствия видов этих функций фактическому виду закономерностей взаимного перемещения носителя РЛС и ВЦ.18. Estimation (57)-(61) of a set of models, respectively, of the dynamics of the FSK ϕ(⋅) of their measurements in the radar ψ(⋅), the change in the variant of the effect of escaping interference q(⋅), the indicator of the effect of escaping interference, and the conditional probability density of the FSK with a fixed variant interference interference
Figure 00000255
, set
Figure 00000256
mixtures of approximating functions from a priori given sets Φ, Ψ, Θ, Р and F, taken with weight coefficients proportional to the probabilities
Figure 00000257
Figure 00000258
the correspondence of the types of these functions to the actual form of the patterns of mutual movement of the carrier of the radar and CC.

19. Идентификация (62) варианта

Figure 00000259
воздействия уводящих помех с учетом оценок вероятностей (50) соответствия наборов видов аппроксимирующих функций фактическому виду закономерностей взаимного перемещения носителя РЛС и ВЦ, и апостериорных условных вероятностей (44) воздействия уводящих помех по каждому варианту при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций.19. Identification (62) variant
Figure 00000259
the effects of escaping interference, taking into account the estimates of the probabilities (50) of the correspondence of sets of types of approximating functions to the actual form of the patterns of mutual movement of the carrier of the radar and CC, and a posteriori conditional probabilities (44) of the effects of escaping interference for each variant with a fixed variant of the set of approximating functions.

20. Оценивание (63) ФСК

Figure 00000260
с учетом найденных условных оценок функционально-связанных координат (48) при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций и вероятностей (44), как безусловного, по отношению к вариантам набора аппроксимирующих функций, математического ожидания.20. Estimation (63) FSK
Figure 00000260
taking into account the found conditional estimates of functionally related coordinates (48) with a fixed version of the set of approximating functions and probabilities (44), as an unconditional, in relation to the variants of the set of approximating functions, mathematical expectation.

21. Оценивание (64) безусловной по отношению к вариантам набора аппроксимирующих функций КМ

Figure 00000261
ошибок оценивания ФСК с учетом найденных апостериорных вероятностей (50) соответствия вариантов набора аппроксимирующих функций фактическим видам закономерностей, условных математических ожиданий ФСК (48) и КМ (49) ошибок их оценивания при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций, и безусловных оценок ФСК (63).21. Estimation (64) of the unconditional with respect to variants set of approximating functions of QM
Figure 00000261
FSK estimation errors, taking into account the found a posteriori probabilities (50), correspondence of variants of the set of approximating functions to the actual types of regularities, conditional mathematical expectations of FSK (48) and QM (49), errors in their estimation with a fixed version of the set of approximating functions, and unconditional estimates of FSK (63).

22. Принятие равновероятными (66) и равномерными (67), (68), начальных условий (74), при отсутствии дополнительных априорных данных, соответственно для варианта воздействия уводящих помех и ФСК взаимного перемещения носителя РЛС и цели, как обладающих наибольшей мерой неопределенности (энтропией) соответственно среди дискретных и непрерывных законов распределения.22. Acceptance of equiprobable (66) and uniform (67), (68), initial conditions (74), in the absence of additional a priori data, respectively, for the variant of the effect of eavesdropping interference and FSK of the mutual movement of the radar carrier and the target, as having the greatest measure of uncertainty ( entropy) respectively among discrete and continuous distribution laws.

Данные признаки являются существенными и в известных технических решениях не обнаружены.These features are essential and are not found in known technical solutions.

Применение всех новых существенных признаков позволит достоверно идентифицировать совместное или раздельное воздействие уводящих по дальности и скорости помех с одновременным формированием достоверных безусловных оценок дальности до ВЦ и скорости сближения носителя РЛС с нею путем адаптивной двухмоментной параметрической аппроксимации неизвестных плотностей вероятности ФСК набором смесей априорно задаваемых видов функций за счет учета нелинейностей в динамике ФСК и их измерений, учета статистической зависимости вероятностей смены вариантов воздействия уводящих помех от ФСК, комплексирования информации РЛС и индикатора (обнаружителя) варианта воздействия уводящих помех, учета априорных данных о смене этих вариантов и адаптации системы наблюдения к ним.The use of all new essential features will make it possible to reliably identify the joint or separate impact of interference that leads away in range and speed with the simultaneous formation of reliable unconditional estimates of the distance to the CC and the speed of approach of the radar carrier to it by adaptive two-time parametric approximation of unknown probability densities of the FSK by a set of mixtures of a priori specified types of functions for by taking into account nonlinearities in the dynamics of the FGC and their measurements, taking into account the statistical dependence of the probabilities of changing the options for the effect of escaping interference from the FGC, integrating the information of the radar and the indicator (detector) of the variant of the effect of escaping interference, taking into account a priori data on the change of these options and adapting the surveillance system to them.

На фиг. 2 приведена блок-схема, поясняющая реализацию предлагаемого способа сопровождения ВЦ из класса «самолет с ТРД» при воздействии уводящих по дальности и скорости помех.In FIG. Figure 2 shows a block diagram explaining the implementation of the proposed method for tracking an AT from the “aircraft with turbojet” class under the influence of interference that leads away in range and speed.

Способ сопровождения ВЦ из класса «самолет с ТРД» и идентификации уводящих по дальности и скорости помех осуществляется следующим образом.The method of tracking an AT from the class "aircraft with a turbojet engine" and identifying interference that leads away in range and speed is carried out as follows.

На вход известного блока 1 БПФ, используемого в [1], на промежуточной частоте с выхода приемника РЛС поступает сигнал S1(t), отраженный от ВЦ, который подвергается узкополосной доплеровской фильтрации на основе процедуры БПФ и преобразуется в амплитудно-частотный спектр, составляющие которого обусловлены отражениями сигнала от планера сопровождаемой ВЦ и вращающихся частей КНД ее силовой установки.At the input of the well-known FFT block 1 used in [1], at an intermediate frequency from the output of the radar receiver, the signal S 1 (t) is received, reflected from the CC, which is subjected to narrow-band Doppler filtering based on the FFT procedure and converted into an amplitude-frequency spectrum, components which are caused by signal reflections from the airframe of the accompanied AT and the rotating parts of the LPC of its power plant.

В известном формирователе 2 измерения, используемом в [1], во-первых, определяется отсчет доплеровской частоты Fп(k+1), соответствующий максимальной амплитуде спектральной составляющей спектра сигнала, который соответствует его отражениям от планера ВЦ, во-вторых, данный отсчет доплеровской частоты преобразуется в значение скорости, как Vп(k+1) = λFп(k+1)/2 (где λ - рабочая длина волны РЛС), в-третьих, поступающее на вход измерение дальности в непрерывном времени D(t) преобразуется в дискретные отсчеты дальности D(k+1), в-четвертых, определяется отсчет доплеровской частоты Fк(k+1), соответствующий максимальной амплитуде спектральной составляющей спектра сигнала, находящейся справа по доплеровской частоте относительно спектральной составляющей сигнала, отраженного от планера ВЦ, в-пятых, данный отсчет доплеровской частоты преобразуется в значение скорости, как Vк (k+1) = λFк(k+1) / 2.In the well-known measurement shaper 2 used in [1], firstly, the Doppler frequency reading F p (k+1) is determined, corresponding to the maximum amplitude of the spectral component of the signal spectrum, which corresponds to its reflections from the CC airframe, and secondly, this reading Doppler frequency is converted into a speed value, as V p (k+1) = λF p (k+1)/2 (where λ is the operating wavelength of the radar), thirdly, the input range measurement in continuous time D(t ) is converted into discrete range readings D(k+1), fourthly, the Doppler frequency reading F to (k+1) is determined, corresponding to the maximum amplitude of the spectral component of the signal spectrum, located to the right of the Doppler frequency relative to the spectral component of the signal reflected from the airframe VC, fifthly, this reading of the Doppler frequency is converted into a velocity value, as V k (k + 1) \u003d λF k (k + 1) / 2.

В результате на выходе блока 2 формируется измерение zk+1 = (D(k+1), Vп(k+1), Vк(k+1))Т которое совместно с выходными показаниями индикатора 2а поступают на вход нового многоканального фильтра 28, 29, 30, 31 совместного оценивания радиальных дальности до ВЦ, планерных и компрессорных составляющих радиальных скорости и ускорения взаимного перемещения носителя РЛС и цели, фильтра, каждый канал которого функционирует в соответствии с известной процедурой квазиоптимальной совместной фильтрации фазовых координат и распознавания состояния условно-марковской структуры нелинейной стохастической динамической системы при наблюдении без запаздывания, структурная схема которой и описание приводятся в [3], и отличается только вариантом набора аппроксимирующих функций, положенным в основу этой процедуры. Многоканальный фильтр работает на основе априорных данных (69)-(74) в виде ММ системы «ВЦ -РЛС - индикатор» со ССС, включающей (блок 10 памяти бортовой ЦВМ) нелинейную модель динамики радиальных ФСК 3 взаимного перемещения носителя РЛС и ВЦ, представленную функцией модель их измерений в РЛС 4, представленную функцией ϕk(⋅), модель смены варианта воздействия уводящих помех 5, представленную переходными вероятностями qk(⋅), модель индикатора варианта воздействия уводящих помех 6, представленную переходными вероятностями πk+1(⋅), модель неуправляемых случайных возмущений и помех 7, представленную совместной функцией распределения Φk(⋅), при начальных ƒ0(x0, s0),

Figure 00000262
,
Figure 00000263
Figure 00000264
,
Figure 00000265
условиях 8 и множестве (Φ, Ψ, Θ, P, F) наборов видов аппроксимирующих функций 9, также поступающих на вход многоканального фильтра 28, 29, 30, 31.As a result, at the output of block 2, a measurement z k+1 = (D(k+1), V p (k+1), V k (k+1)) T is formed, which, together with the output readings of indicator 2a, is fed to the input of a new multichannel filters 28, 29, 30, 31 for joint estimation of the radial distances to the CC, glider and compressor components of the radial velocity and acceleration of the relative movement of the radar carrier and the target, a filter, each channel of which operates in accordance with the well-known procedure of quasi-optimal joint filtering of phase coordinates and conditional recognition of the state -Markovian structure of a nonlinear stochastic dynamical system under observation without delay, whose block diagram and description are given in [3], and differs only in the variant of the set of approximating functions underlying this procedure. The multi-channel filter operates on the basis of a priori data (69)-(74) in the form of an MM system "VC - radar - indicator" with CCC, including (on-board computer memory unit 10) a nonlinear model of the dynamics of radial FSK 3 of the mutual movement of the carrier of the radar and CC, presented function, the model of their measurements in the radar 4, represented by the function ϕ k (⋅), the model of changing the variant of the effect of escaping interference 5, represented by the transition probabilities q k (⋅), the model of the indicator of the variant of the impact of escaping interference 6, represented by the transition probabilities π k+1 (⋅ ), a model of uncontrolled random perturbations and noise 7, represented by a joint distribution function Φ k (⋅), with initial ƒ 0 (x 0 , s 0 ),
Figure 00000262
,
Figure 00000263
Figure 00000264
,
Figure 00000265
conditions 8 and the set (Φ, Ψ, Θ, P, F) of sets of types of approximating functions 9, also fed to the input of the multichannel filter 28, 29, 30, 31.

Сформированные на выходе многоканального фильтра 28, 29, 30, 31 прогнозируемые на один шаг дискретности вперед вероятности

Figure 00000266
Figure 00000267
,
Figure 00000268
,
Figure 00000269
воздействия уводящих помех по каждому варианту при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций, условные математические ожидания ФСК
Figure 00000270
,
Figure 00000271
,
Figure 00000272
,
Figure 00000273
при фиксированных варианте набора аппроксимирующих функций и варианте воздействия уводящих помех, условные КМ ошибок оценивания ФСК
Figure 00000274
,
Figure 00000275
,
Figure 00000276
,
Figure 00000277
при фиксированных варианте набора аппроксимирующих функций и варианте воздействия уводящих помех, поступают на вход нового классификатора варианта набора аппроксимирующих функций 22, функционирующего в соответствии с (50), на вход которого также с блока 10 памяти бортовой ЦВМ поступают априорные данные в виде аппроксимированной модели индикатора варианта воздействия уводящих помех 6, множества наборов видов аппроксимирующих функций 9 и начальных
Figure 00000265
вероятностей 8 соответствия вариантов набора аппроксимирующих функций фактическим видам, с вычислителя обратного преобразования Фурье от характеристической функции измерения 18 поступает условная плотность вероятности
Figure 00000278
, с формирователя 2 поступают результаты измерения ФСК zk+1, с индикатора 2а варианта воздействия уводящих помех поступают его выходные показания rk+1, а также поступают вероятности
Figure 00000279
соответствия вариантов набора аппроксимирующих функций фактическим видам закономерностей, рассчитанные для предыдущего шага дискретности.Probabilities formed at the output of the multichannel filter 28, 29, 30, 31
Figure 00000266
Figure 00000267
,
Figure 00000268
,
Figure 00000269
effects of diverting interference for each variant with a fixed variant of the set of approximating functions, conditional mathematical expectations of the FGC
Figure 00000270
,
Figure 00000271
,
Figure 00000272
,
Figure 00000273
with a fixed variant of the set of approximating functions and the variant of the influence of diverting noise, conditional KM of estimation errors of the FSK
Figure 00000274
,
Figure 00000275
,
Figure 00000276
,
Figure 00000277
with a fixed variant of the set of approximating functions and the variant of exposure to diverting interference, they are fed to the input of a new classifier of the variant of the set of approximating functions 22, functioning in accordance with (50), to the input of which a priori data are also received from the memory block 10 of the onboard computer in the form of an approximated model of the indicator of the variant effects of escaping interference 6, a set of sets of types of approximating functions 9 and initial
Figure 00000265
probabilities 8 of correspondence of options for a set of approximating functions to actual types, from the calculator of the inverse Fourier transform from the characteristic function of measurement 18 comes the conditional probability density
Figure 00000278
, from the shaper 2 the results of the measurement of the FSK z k+1 are received, from the indicator 2a of the variant of the effect of diverting interference, its output readings r k+1 are received, and also the probabilities
Figure 00000279
correspondence of variants of the set of approximating functions to the actual types of regularities calculated for the previous step of discreteness.

В результате на выходе блока 22 формируются вероятности

Figure 00000280
соответствия вариантов набора аппроксимирующих функций фактическому виду закономерностей взаимного перемещения носителя РЛС и ВЦ, которые поступают на вход нового идентификатора варианта набора аппроксимирующих функций 23, функционирующего в соответствии с (51)-(56), нового смесителя аппроксимирующих функций 24, функционирующего в соответствии с (57)-(61), нового безусловного по отношению к вариантам набора аппроксимирующих функций идентификатора 25 варианта воздействия уводящих помех, функционирующего в соответствии с (62), нового безусловного по отношению к вариантам набора аппроксимирующих функций фильтра ФСК 26, функционирующего в соответствии с (63), и нового безусловного по отношению к вариантам набора аппроксимирующих функций дисперсиометра ФСК 27, функционирующего в соответствии с (64).As a result, at the output of block 22, probabilities are formed
Figure 00000280
correspondence of the variants of the set of approximating functions to the actual form of the patterns of mutual movement of the carrier of the radar and the computer center, which are fed to the input of the new identifier of the variant of the set of approximating functions 23, functioning in accordance with (51)-(56), the new mixer of approximating functions 24, functioning in accordance with ( 57)-(61), a new unconditional with respect to the options set of approximating functions of the identifier 25 of the variant of the effect of diverting interference, functioning in accordance with (62), a new unconditional with respect to the options set of approximating functions of the filter FSK 26, functioning in accordance with (63 ), and a new set of approximating functions of the FSK 27 dispersiometer, unconditional with respect to the variants, operating in accordance with (64).

Помимо этого на вход идентификатора 23 и смесителя 24 поступают множества Φ, Ψ, Θ, Р и F видов аппроксимирующих функций 9, а на входы идентификатора 25, фильтра 26 и дисперсиометра 27 с выходов многоканального фильтра 28, 29, 30, 31 поступают соответственно апостериорные вероятности

Figure 00000281
,
Figure 00000282
,
Figure 00000283
,
Figure 00000284
воздействия уводящих помех по каждому варианту при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций, условные математические ожидания ФСК
Figure 00000285
,
Figure 00000286
,
Figure 00000287
,
Figure 00000288
при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций и условные КМ ошибок оценивания ФСК
Figure 00000289
,
Figure 00000290
,
Figure 00000291
,
Figure 00000292
при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций. Также на вход дисперсиометра 27 поступают апостериорные условные математические ожидания ФСК
Figure 00000293
,
Figure 00000294
Figure 00000295
,
Figure 00000296
при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций и найденное в безусловном фильтре 26 математическое ожидание ФСК
Figure 00000297
.In addition, the inputs of the identifier 23 and the mixer 24 receive sets Φ, Ψ, Θ, P and F of the types of approximating functions 9, and the inputs of the identifier 25, filter 26 and dispersion meter 27 from the outputs of the multichannel filter 28, 29, 30, 31 probabilities
Figure 00000281
,
Figure 00000282
,
Figure 00000283
,
Figure 00000284
effects of diverting interference for each variant with a fixed variant of the set of approximating functions, conditional mathematical expectations of the FGC
Figure 00000285
,
Figure 00000286
,
Figure 00000287
,
Figure 00000288
for a fixed variant of the set of approximating functions and conditional KMs of FSK estimation errors
Figure 00000289
,
Figure 00000290
,
Figure 00000291
,
Figure 00000292
for a fixed set of approximating functions. Also, the input of the dispersion meter 27 receives a posteriori conditional mathematical expectations of the FGC
Figure 00000293
,
Figure 00000294
Figure 00000295
,
Figure 00000296
for a fixed version of the set of approximating functions and the mathematical expectation of FSK found in the unconditional filter 26
Figure 00000297
.

Сформированные на выходе идентификатора 23 оценка

Figure 00000298
варианта набора аппроксимирующих функций, на выходе смесителя 24 оценка
Figure 00000299
варианта набора аппроксимирующих смесей, на выходе идентификатора 25 оценка
Figure 00000300
варианта воздействия уводящих помех, на выходе фильтра 26 оценка
Figure 00000301
математического ожидания ФСК, на выходе дисперсиометра 27 оценка КМ ошибок оценивания ФСК поступают на выход канала сопровождения ВЦ в РЛС.Formed output id 23 score
Figure 00000298
variant of a set of approximating functions, at the output of the mixer 24 score
Figure 00000299
variant of a set of approximating mixtures, at the output of the identifier 25 score
Figure 00000300
variant of influence of the leading interference, at the output of the filter 26 rating
Figure 00000301
mathematical expectation of the FSK, at the output of the dispersion meter 27, the estimate of the KM of the estimation errors of the FSK is fed to the output of the tracking channel of the CC in the radar.

На фиг. 3 приведен пример семейства плотностей вероятности бета- (рис. 1) и гамма- (рис. 2) распределений (значения параметров распределений представлены соответственно в табл. 1 и 2), которые рассматриваются в качестве элементов множества F альтернативных условных плотностей вероятности ФСК при фиксированном варианте воздействия уводящих помех (38), а также конкретных реализаций этих альтернативных аппроксимирующих плотностей (рис. 3, 5, 7, 9) и соответствующих им семейств смесей (87 г) из этих плотностей (рис. 4, 6, 8, 10) при различных значениях вероятностей

Figure 00000302
, построенных по исходным данным табл. 3.In FIG. Figure 3 shows an example of a family of probability densities of beta (Fig. 1) and gamma (Fig. 2) distributions (the values of the distribution parameters are presented in Tables 1 and 2, respectively), which are considered as elements of the set F of alternative conditional probability densities of the FGC at a fixed the variant of the effect of diverting noise (38), as well as specific implementations of these alternative approximating densities (Fig. 3, 5, 7, 9) and the corresponding families of mixtures (87 g) from these densities (Fig. 4, 6, 8, 10) for different probabilities
Figure 00000302
, constructed according to the initial data of Table. 3.

Плотность вероятности бета-распределения, обобщенная на случай произвольного отрезка [c;d], с необходимыми выражениями параметров распределения через условное МО и дисперсию, определяются соотношениямиThe probability density of the beta distribution, generalized to the case of an arbitrary segment [c;d], with the necessary expressions for the distribution parameters in terms of conditional MO and variance, are determined by the relations

Figure 00000303
Figure 00000303

Figure 00000304
Figure 00000304

а плотность вероятности гамма-распределения имеет видand the probability density of the gamma distribution has the form

Figure 00000305
Figure 00000305

Figure 00000306
Figure 00000306

гдеwhere

a{sk) и b(sk) - параметры бета-распределения, зависящие от условного МО компоненты

Figure 00000307
вектора ФСК и дисперсии
Figure 00000308
ошибки ее оценивания при фиксированном варианте sk воздействия уводящих помех; a {s k ) and b(s k ) are parameters of the beta distribution depending on the conditional MO component
Figure 00000307
FSK vector and variance
Figure 00000308
the error of its estimation for a fixed variant s k of the effect of diverting interference;

c и d - соответственно левая и правая границы, возможных значений рассматриваемой компоненты вектора ФСК;c and d are, respectively, the left and right boundaries of the possible values of the considered component of the FGC vector;

B(a(sk),b(sk)) - бета-функция;B( a (s k ),b(s k )) - beta function;

α(sk) и β(sk) - параметры гамма-распределения, зависящие от условного МО компоненты

Figure 00000309
вектора ФСК и дисперсии
Figure 00000310
ошибки ее оценивания при фиксированном варианте воздействия уводящих помех sk;α(s k ) and β(s k ) - parameters of the gamma distribution, depending on the conditional MO component
Figure 00000309
FSK vector and variance
Figure 00000310
errors of its estimation at the fixed variant of influence of the leading noises s k ;

Г(α(sk)) - гамма-функция.Г(α(s k )) - gamma function.

Figure 00000311
Figure 00000311

Figure 00000312
Figure 00000312

Figure 00000313
Figure 00000313

При этом сущность процедуры квазиоптимальной совместной фильтрации фазовых координат и распознавания состояния условно-марковской структуры нелинейной стохастической динамической системы заключается в следующем.In this case, the essence of the procedure of quasi-optimal joint filtering of phase coordinates and recognition of the state of the conditionally Markov structure of a nonlinear stochastic dynamical system is as follows.

1. На основании априорных данных, представленных ММ системы «ВЦ - РЛС - индикатор» (69)-(74), выдвигается (28), (31), (34), (36), (38) гипотеза Г об альтернативных видах

Figure 00000314
Figure 00000315
,
Figure 00000316
аппроксимирующих функций, удовлетворяющих условиям нормировки (30), (33), (35), (37) и обеспечивающих (40) при их подстановке в (1)-(6), (10), (17)-(20) выражение интегралов алгоритма через элементарные или табулированные функции. При этом для аппроксимации условной плотности вероятности
Figure 00000317
ФСК при фиксированном варианте воздействия уводящих помех выбираются такие функции
Figure 00000318
,
Figure 00000319
параметры которых зависят не более чем от первых двух вероятностных моментов - вектора условных МО
Figure 00000320
фазовых координат и условных КМ
Figure 00000321
ошибок их оценивания, и связаны с ними простыми алгебраическими соотношениями, например бета- и гамма- распределения (75), (76), представленные на фиг. 3, рис. 1, 2.1. On the basis of a priori data presented by the MM of the system "CC - radar - indicator" (69) - (74), put forward (28), (31), (34), (36), (38) hypothesis Г about alternative types
Figure 00000314
Figure 00000315
,
Figure 00000316
approximating functions that satisfy the normalization conditions (30), (33), (35), (37) and provide (40) when they are substituted into (1)-(6), (10), (17)-(20) the expression integrals of the algorithm through elementary or tabulated functions. In this case, to approximate the conditional probability density
Figure 00000317
FSK with a fixed variant of the effect of eavesdropping interference, the following functions are chosen:
Figure 00000318
,
Figure 00000319
whose parameters depend on no more than the first two probabilistic moments - the vector of conditional MOs
Figure 00000320
phase coordinates and conditional KM
Figure 00000321
errors in their estimation, and are related to them by simple algebraic relations, for example, beta and gamma distributions (75), (76), presented in Fig. 3, fig. 12.

2. Система уравнений замыкается и сложные интегральные рекуррентные уравнения (1)-(27) вырождаются в новые обыкновенные рекуррентные уравнения (41)-(65) относительно условных вероятностей

Figure 00000322
воздействия уводящих помех по каждому варианту при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций, условных МО
Figure 00000323
функционально-связанных координат и КМ
Figure 00000324
ошибок их оценивания при фиксированных варианте набора аппроксимирующих функций и варианте воздействия уводящих помех.2. The system of equations closes and complex integral recurrent equations (1)-(27) degenerate into new ordinary recurrent equations (41)-(65) with respect to conditional probabilities
Figure 00000322
effects of diverting interference for each variant with a fixed variant of the set of approximating functions, conditional MO
Figure 00000323
functionally related coordinates and KM
Figure 00000324
errors of their estimation for a fixed variant of the set of approximating functions and the variant of the effect of diverting noise.

3. В соответствии с выражениями (41)-(49) находятся условные квазиоптимальные по критерию максимума апостериорной вероятности оценки варианта

Figure 00000325
воздействия уводящих помех, МО
Figure 00000326
функционально-связанных координат и КМ
Figure 00000327
ошибок их оценивания при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций.3. In accordance with expressions (41)-(49), conditional quasi-optimal according to the criterion of maximum a posteriori probability estimates of the variant are found
Figure 00000325
effects of eavesdropping interference, MO
Figure 00000326
functionally related coordinates and KM
Figure 00000327
errors in their estimation for a fixed set of approximating functions.

4. С учетом выдвинутой гипотезы в соответствии с (50) находятся апостериорные вероятности

Figure 00000328
соответствия варианта набора аппроксимирующих функций фактическому виду закономерностей взаимного перемещения носителя РЛС и ВЦ.4. Taking into account the hypothesis put forward, in accordance with (50), the a posteriori probabilities are found
Figure 00000328
correspondence of the variant of the set of approximating functions to the actual form of the patterns of mutual movement of the radar carrier and the CC.

5. С учетом выдвинутой гипотезы и найденных вероятностей в соответствии с (57)-(61) оценивается набор моделей динамики ФСК, их измерений в РЛС, смены вариантов воздействия уводящих помех, индикатора таких вариантов и условной плотности вероятности ФСК при фиксированном варианте воздействия уводящих помех, набором

Figure 00000329
смесей аппроксимирующих функций из априорно задаваемых множеств таких функций, взятых с весовыми коэффициентами, пропорциональными вероятностям
Figure 00000330
соответствия видов этих функций видам фактических закономерностей взаимного перемещения носителя РЛС и ВЦ.5. Taking into account the hypothesis put forward and the probabilities found, in accordance with (57) - (61), a set of models of the dynamics of the FSK, their measurements in the radar, the change in options for the effect of escaping interference, the indicator of such options and the conditional probability density of the FSK under a fixed variant of the impact of escaping interference are estimated , set
Figure 00000329
mixtures of approximating functions from a priori given sets of such functions, taken with weight coefficients proportional to the probabilities
Figure 00000330
the correspondence of the types of these functions to the types of actual patterns of mutual movement of the carrier of the radar and CC.

6. С учетом найденных условных оценок

Figure 00000331
Figure 00000332
и
Figure 00000333
при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций, и апостериорных вероятностей
Figure 00000334
соответствия наборов видов этих функций видам фактических закономерностей, в соответствии с (62)-(64) находятся безусловные, по отношению к вариантам набора аппроксимирующих функций, квазиоптимальные по критерию максимума апостериорной вероятности оценки варианта
Figure 00000335
воздействия уводящих помех, МО
Figure 00000336
функционально-связанных координат и КМ
Figure 00000337
ошибок их оценивания.6. Taking into account the found conditional estimates
Figure 00000331
Figure 00000332
and
Figure 00000333
for a fixed set of approximating functions, and a posteriori probabilities
Figure 00000334
correspondence of the sets of types of these functions to the types of actual regularities, in accordance with (62)-(64) are unconditional, with respect to the variants of the set of approximating functions, quasi-optimal according to the criterion of maximum a posteriori probability of estimating the variant
Figure 00000335
effects of eavesdropping interference, MO
Figure 00000336
functionally related coordinates and KM
Figure 00000337
errors in their evaluation.

7. При отсутствии дополнительных априорных данных, начальные условия для вероятностей воздействия уводящих помех по фиксированному варианту принимаются равновероятными (66), а для МО функционально-связанных координат и КМ ошибок их оценивания - равномерными (67), (68), как обладающие наибольшей энтропией.7. In the absence of additional a priori data, the initial conditions for the probabilities of the influence of eavesdropping interference according to the fixed variant are assumed to be equally probable (66), and for the MO of functionally related coordinates and the CM of their estimation errors - uniform (67), (68), as having the highest entropy .

На рис. 4, 6, 8, 10 представлены итоговые аппроксимирующие смеси из бета- и гамма- распределений, взятых с весовыми коэффициентами из табл. 3.On fig. 4, 6, 8, 10 show the final approximating mixtures from beta and gamma distributions taken with weighting coefficients from Table. 3.

Результаты сравнительного моделирования предлагаемого способа сопровождения ВЦ из класса «самолет с ТРД» при воздействии уводящих по дальности и скорости помех на основе многоканального фильтра совместных оценивания радиальных дальности до цели, планерные и компрессорные составляющие радиальных скорости и ускорения взаимного перемещения носителя РЛС и цели, и распознавания варианта воздействия уводящих помех, функционирующего в соответствии с процедурой квазиоптимальной совместной фильтрации фазовых координат и распознавания состояния условно-марковской структуры нелинейной стохастической динамической системы при наблюдении без запаздывания на основе адаптивной двухмоментной параметрической аппроксимации неизвестных плотностей вероятности смесью априорно задаваемых аппроксимирующих функций, и известного способа сопровождения ВЦ из класса «самолет с ТРД» при воздействии уводящих по дальности и скорости помех [2] свидетельствуют с доверительной вероятностью 0,99 о снижении СКО ошибки фильтрации на 9±0,1% и о повышении вероятности правильного распознавания варианта воздействия уводящих помех на 8±0,1%.The results of comparative modeling of the proposed method of tracking ATs from the class "aircraft with turbojet engines" under the influence of noise that leads away in range and speed based on a multi-channel filter for joint estimation of the radial range to the target, glider and compressor components of the radial velocity and acceleration of the mutual movement of the radar carrier and the target, and recognition variant of the effect of diverting interference, functioning in accordance with the procedure of quasi-optimal joint filtering of phase coordinates and recognition of the state of the conditionally Markov structure of a nonlinear stochastic dynamic system during observation without delay based on an adaptive two-time parametric approximation of unknown probability densities by a mixture of a priori specified approximating functions, and a well-known method for tracking the CC from the class "aircraft with a turbojet engine" under the influence of interference that leads away in range and speed [2] indicate with a confidence probability of 0.99 a decrease in the RMS error of the fil correction by 9 ± 0.1% and an increase in the probability of correctly recognizing the variant of the effect of diverting interference by 8 ± 0.1%.

Таким образом, применение предлагаемого изобретения позволит повысить достоверность совместного или раздельного воздействия уводящих помех и оценки радиальных функционально-связанных дальности до ВЦ и скорости сближения носителя РЛС с нею путем адаптивной двухмоментной параметрической аппроксимации неизвестных плотностей вероятности смесью априорно задаваемых аппроксимирующих функций и приближением получаемых оценок к их оптимальным значениям за счет учета нелинейностей в динамике ФСК и их измерений, учета статистической зависимости вероятностей смены вариантов воздействия уводящих помех от ФСК, комплексирования информации РЛС и индикатора варианта воздействия уводящих помех, учета априорных данных о смене этих вариантов и адаптации системы наблюдения к ним.Thus, the application of the proposed invention will improve the reliability of the joint or separate effects of escaping interference and estimates of the radial functionally related range to the CC and the speed of approach of the radar carrier with it by adaptive two-time parametric approximation of unknown probability densities with a mixture of a priori specified approximating functions and approximation of the resulting estimates to their optimal values by taking into account non-linearities in the FSK dynamics and their measurements, taking into account the statistical dependence of the probabilities of changing options for the effects of fading interference from the FSK, integrating the information of the radar and the indicator of the variant of the effect of fading interference, taking into account a priori data on the change of these options and adapting the surveillance system to them.

ИСТОЧНИКИ ИНФОРМАЦИИSOURCES OF INFORMATION

1. Богданов А.В., Васильев О.В., Докучаев Я.С. Способ сопровождения воздушной цели из класса «самолет с турбореактивным двигателем» при воздействии уводящих по дальности и скорости помех. Патент на изобретение №2665031, 2018 (аналог).1. Bogdanov A.V., Vasiliev O.V., Dokuchaev Ya.S. A method for tracking an air target from the "aircraft with a turbojet engine" class under the influence of interference that leads away in range and speed. Patent for invention No. 2665031, 2018 (analogue).

2. Мужичек С.М., Филонов А.А., Скрынников А.А., Федотов А.Ю., Ткачева О.О., Викулова Ю.М., Корнилов А.А., Макашин С.Л. Способ сопровождения воздушной цели из класса «самолет с турбореактивным двигателем» при воздействии уводящих по дальности и скорости помех. Патент на изобретение №2713635 от 05.02.20 (прототип).2. Muzhichek S.M., Filonov A.A., Skrynnikov A.A., Fedotov A.Yu., Tkacheva O.O., Vikulova Yu.M., Kornilov A.A., Makashin S.L. A method for tracking an air target from the "aircraft with a turbojet engine" class under the influence of interference that leads away in range and speed. Patent for invention No. 2713635 dated 05.02.20 (prototype).

3. Бухалев, В.А. Оптимальное сглаживание в системах со случайной скачкообразной структурой / В.А. Бухалев. М.: ФИЗМАТ ЛИТ, 2013, страницы 115, 116, 117.3. Bukhalev, V.A. Optimal smoothing in systems with random jump structure / V.A. Bukhalev. Moscow: FIZMAT LIT, 2013, pages 115, 116, 117.

Claims (1)

Способ сопровождения воздушной цели из класса «самолет с турбореактивным двигателем» при воздействии уводящих по дальности и скорости помех, заключающийся в том, что сигнал, отраженный от цели, подвергается узкополосной доплеровской фильтрации на основе процедуры быстрого преобразования Фурье и преобразуется в амплитудно-частотный спектр, составляющие которого обусловлены отражениями сигнала от планера сопровождаемой воздушной цели (ВЦ) и вращающихся лопаток рабочего колеса компрессора низкого давления ее силовой установки, определяются отсчет доплеровской частоты, соответствующий максимальной амплитуде спектральной составляющей спектра сигнала, который соответствует его отражениям от планера ВЦ, и отсчет доплеровской частоты, соответствующий максимальной амплитуде спектральной составляющей спектра сигнала, находящийся справа по доплеровской частоте относительно спектральной составляющей сигнала, отраженного от планера ВЦ, отличающийся тем, что выделенные отсчеты доплеровских частот поступают на вход многоканального фильтра совместных сопровождения ВЦ и первой компрессорной составляющей спектра сигнала и идентификации варианта воздействия уводящих помех, функционирующего в соответствии с процедурой квазиоптимальной совместной фильтрации фазовых координат и распознавания состояния условно-марковской структуры нелинейной стохастической динамической системы при наблюдении без запаздывания, процедурой, основанной на априорных данных в виде математической модели (ММ) системы «воздушная цель - радиолокационная станция - индикатор» со случайной скачкообразной структурой (ССС), включающей, в общем виде, нелинейную модель динамики радиальных функционально-связанных координат (ФСК), под которыми понимаются дальность до цели, планерные и компрессорные составляющие радиальных скорости и ускорения взаимного перемещения носителя радиолокационной станции (РЯС) и ВЦ, нелинейную модель измерений этих фазовых координат в РЛС, условно-марковскую модель смены вариантов воздействия уводящих помех, условно-марковскую модель индикатора варианта воздействия уводящих помех, модель неуправляемых случайных возмущений и помех, при начальных условиях на основании априорных данных выдвигается статистическая гипотеза о вариантах набора аппроксимирующих функций, для аппроксимации условной плотности вероятности фазовых координат при фиксированном варианте воздействия уводящих помех выбираются такие функции, параметры которых зависят не более чем от первых двух вероятностных моментов (векторов условных математических ожиданий фазовых координат и ковариационных матриц ошибок их оценивания) и связаны с ними простыми алгебраическими соотношениями, система уравнений замыкается и сложные интегральные рекуррентные уравнения вырождаются в обыкновенные рекуррентные уравнения относительно условных вероятностей воздействия уводящих помех по каждому варианту при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций, условных математических ожиданий (МО) фазовых координат и ковариационных матриц (КМ) ошибок их оценивания при фиксированных варианте набора аппроксимирующих функций и варианте воздействия уводящих помех, на основе априорных данных о смене вариантов воздействия уводящих помех и динамике фазовых координат, представленных соответственно начальными и переходными вероятностями условной цепи Маркова и моделью динамики ФСК, по результатам измерений с альтернативными моделями, соответствующими различным вариантам воздействия уводящих помех, и показаниям индикатора варианта воздействия уводящих помех с соответствующей моделью осуществляются совместные оценивание ФСК и идентификация варианта воздействия уводящих помех в нескольких многоканальных по числу рассматриваемых вариантов воздействия уводящих помех квазиоптимальных фильтрах, различающихся вариантом набора аппроксимирующих функций, при этом в каждом фильтре на основе априорных данных о смене вариантов воздействия уводящих помех, представленных соответственно начальными и переходными вероятностями условной цепи Маркова, прогнозируются вероятности воздействия уводящих помех по каждому варианту на один шаг дискретности вперед при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций, с учетом найденных вероятностей на основе априорных данных о смене вариантов воздействия уводящих помех и динамике ФСК взаимного перемещения носителя РЛС и ВЦ, с учетом найденной, как обратное преобразование Фурье от характеристической функции фазовых координат, условной плотности вероятности ФСК и ее аппроксимирующей функции прогнозируются на один шаг дискретности вперед условные математические ожидания ФСК при фиксированных варианте набора аппроксимирующих функций и варианте воздействия уводящих помех, с учетом найденных вероятностей и МО прогнозируются на один шаг дискретности вперед условные КМ ошибок оценивания ФСК при фиксированных варианте набора аппроксимирующих функций и варианте воздействия уводящих помех, по степени согласованности, представленной функцией правдоподобия, спрогнозированных вероятностей, МО функционально-связанных координат и КМ ошибок их оценивания с результатами измерений и показаниями индикатора, с учетом найденной, как обратное преобразование Фурье от характеристической функции измерений, условной плотности вероятности этих измерений и ее аппроксимирующей функции оцениваются апостериорные вероятности воздействия уводящих помех по каждому варианту при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций, для каждой альтернативной модели измерения, соответствующей различным вариантам воздействия уводящих помех, на основе спрогнозированных МО и КМ ошибок прогноза с учетом результатов измерения и показаний индикатора оцениваются условные апостериорные математические ожидания ФСК взаимного перемещения носителя РЛС и ВЦ при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций, для каждой альтернативной модели измерения, соответствующей различным вариантам воздействия уводящих помех, на основе спрогнозированных МО и КМ ошибок прогноза с учетом результатов измерения и показаний индикатора оцениваются условные апостериорные КМ ошибок фильтрации ФСК при фиксированном виде аппроксимирующей функции, из возможных вариантов воздействия уводящих помех идентифицируется тот, для которого при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций оцененная апостериорная вероятность окажется больше, безусловная по отношению к вариантам воздействия уводящих помех оценка ФСК при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций вычисляется на основе апостериорных вероятностей воздействия уводящих помех по каждому варианту и условных апостериорных оценок ФСК, как безусловное МО, с учетом найденных апостериорных вероятностей воздействия уводящих помех по каждому варианту, условных математических ожиданий ФСК, условных КМ ошибок их оценивания и безусловной оценки ФСК находится безусловная по отношению к вариантам воздействия уводящих помех КМ ошибок оценивания ФСК при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций, для каждого из многоканальных, по числу вариантов воздействия уводящих помех, фильтров, различающихся вариантом набора аппроксимирующих функций, по степени согласованности, представленной функцией правдоподобия, спрогнозированных вероятностей, математических ожиданий ФСК и КМ ошибок их оценивания при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций с результатами очередных измерений и показаний индикатора, с учетом найденной, как обратное преобразование Фурье от характеристической функции измерений, условной плотности вероятности этих измерений и ее аппроксимирующей функции корректируются апостериорные вероятности соответствия вариантов набора аппроксимирующих функций из задаваемых их множеств фактическому виду закономерностей взаимного перемещения носителя РЛС и ВЦ, из возможных вариантов набора аппроксимирующих функций идентифицируется тот, для которого скорректированная вероятность окажется больше, оценивается набор моделей соответственно динамики ФСК, их измерений в радиолокационной станции, смены варианта воздействия уводящих помех, индикатора воздействия уводящих помех и условной плотности вероятности ФСК при фиксированном варианте воздействия уводящих помех, набором смесей аппроксимирующих функций из априорно задаваемых множеств, взятых с весовыми коэффициентами, пропорциональными вероятностям соответствия видов этих функций фактическому виду закономерностей взаимного перемещения и взаимодействия носителя РЛС и ВЦ, с учетом найденных оценок вероятностей соответствия наборов видов аппроксимирующих функций фактическому виду закономерностей взаимного перемещения и взаимодействия носителя РЛС и ВЦ, и апостериорных условных вероятностей воздействия уводящих помех по каждому варианту при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций, идентифицируется вариант воздействия уводящих помех, с учетом найденных условных оценок ФСК при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций и вероятностей соответствия вариантов набора этих функций фактическому виду закономерностей взаимного перемещения и взаимодействия носителя РЛС и ВЦ, определяется оценка ФСК, как безусловное, по отношению к вариантам набора аппроксимирующих функций, математическое ожидание, с учетом найденных апостериорных вероятностей соответствия вариантов набора аппроксимирующих функций фактическим видам закономерностей взаимного перемещения и взаимодействия носителя РЛС и ВЦ, условных математических ожиданий ФСК и КМ ошибок их оценивания при фиксированном варианте набора аппроксимирующих функций, и безусловных оценок этих ФСК находится безусловная по отношению к вариантам набора аппроксимирующих функций КМ ошибок оценивания ФСК, начальные условия, при отсутствии дополнительных априорных данных, соответственно для варианта набора аппроксимирующих функций, варианта воздействия уводящих помех и ФСК взаимного перемещения носителя РЛС и ВЦ, принимаются соответственно равновероятными и равномерными, как обладающие наибольшей мерой неопределенности (энтропией) среди дискретных и непрерывных законов распределения. A method for tracking an air target from the "aircraft with a turbojet engine" class under the influence of interference that leads away in range and speed, which consists in the fact that the signal reflected from the target is subjected to narrow-band Doppler filtering based on the fast Fourier transform procedure and converted into an amplitude-frequency spectrum, the components of which are due to signal reflections from the glider of the tracked air target (AT) and the rotating blades of the impeller of the low-pressure compressor of its power plant, the Doppler frequency count corresponding to the maximum amplitude of the spectral component of the signal spectrum, which corresponds to its reflections from the VT glider, and the Doppler frequency count are determined , corresponding to the maximum amplitude of the spectral component of the signal spectrum, located to the right in the Doppler frequency relative to the spectral component of the signal reflected from the airframe CC, characterized in that the selected samples of the Doppler frequencies along step at the input of the multichannel filter of joint tracking of the EC and the first compressor component of the signal spectrum and identification of the variant of the effect of diverting interference, functioning in accordance with the procedure of quasi-optimal joint filtering of phase coordinates and recognition of the state of the conditionally Markov structure of a nonlinear stochastic dynamic system during observation without delay, a procedure based on on a priori data in the form of a mathematical model (MM) of the "air target - radar station - indicator" system with a random jump structure (SSS), including, in general, a nonlinear model of the dynamics of radial functionally related coordinates (FCC), which refers to the range to the target, glider and compressor components of the radial velocity and acceleration of the mutual movement of the carrier of the radar station (RS) and CC, a nonlinear model for measuring these phase coordinates in the radar, a conditionally Markov model for changing the options for the impact of the withdrawal induced interference, a conditional Markov model of the indicator of the variant of the effect of stray interference, a model of uncontrolled random perturbations and interference, under initial conditions, based on a priori data, a statistical hypothesis is put forward about the options for a set of approximating functions, to approximate the conditional probability density of phase coordinates for a fixed variant of the impact of stray interference, such functions whose parameters depend on no more than the first two probabilistic moments (vectors of conditional mathematical expectations of phase coordinates and covariance matrices of their estimation errors) and are related to them by simple algebraic relations, the system of equations closes and complex integral recurrent equations degenerate into ordinary recurrent equations with respect to conditional probabilities of the effect of escaping interference for each variant with a fixed variant of the set of approximating functions, conditional mathematical expectations (MO) of phase coordinates and covariance m matrixes (QM) of their estimation errors for a fixed variant of the set of approximating functions and the variant of the effect of escaping interference, based on a priori data on the change in the variant of the effect of escaping interference and the dynamics of phase coordinates, represented respectively by the initial and transition probabilities of the conditional Markov chain and the FGC dynamics model, according to the results measurements with alternative models corresponding to different variants of the effect of stole interference, and the indications of the indicator of the variant of the effect of stole interference with the corresponding model, joint estimation of the FSK and identification of the variant of the effect of staggering interference are carried out in several quasi-optimal filters that are multichannel in terms of the number of considered options for the effect of stooping interference, differing in the variant of the set of approximating functions , while in each filter, based on a priori data on the change in the options for the effect of diverting interference, represented respectively by the initial and transition probabilities of the conditional circuit Markov, the probabilities of the effect of escaping interference for each variant are predicted by one discrete step forward with a fixed variant of the set of approximating functions, taking into account the found probabilities based on a priori data on the change in the options for the effect of escaping interference and the dynamics of the FGC of the mutual movement of the carrier of the radar and AT, taking into account the found, as the inverse Fourier transform of the characteristic function of the phase coordinates, the conditional probability density of the FSK and its approximating function, the conditional mathematical expectations of the FSK are predicted one step forward for a fixed variant of the set of approximating functions and the variant of the influence of diverting noise, taking into account the found probabilities and the MO are predicted by one step forward discreteness conditional KM of estimation errors of the FSK for a fixed variant of the set of approximating functions and the variant of the influence of diverting interference, according to the degree of consistency represented by the likelihood function, predicted probabilities, The MO of functionally related coordinates and the CM of their estimation errors with the measurement results and indicator readings, taking into account the conditional probability density of these measurements and its approximating function, found as the inverse Fourier transform of the measurement characteristic function, and its approximating function, the a posteriori probabilities of the effect of escaping interference are estimated for each variant at a fixed variant of the set of approximating functions, for each alternative measurement model corresponding to different variants of the effect of escaping interference, based on the predicted MO and CM forecast errors, taking into account the measurement results and indicator readings, conditional a posteriori functions, for each alternative measurement model corresponding to different options for the effects of eavesdropping interference, based on the predicted MO and CM prediction errors, taking into account the measurement results and of the indicator readings, the conditional a posteriori CMs of FSK filtering errors are estimated for a fixed form of the approximating function, from the possible options for the effect of escaping interference, the one for which, with a fixed version of the set of approximating functions, the estimated a posteriori probability will be greater, unconditional with respect to the options for the impact of escaping interference, the estimate of the FSK for a fixed variant of a set of approximating functions is calculated on the basis of a posteriori probabilities of the effect of escaping interference for each variant and conditional a posteriori estimates of the FSK, as an unconditional MO, taking into account the a posteriori probabilities of the effect of escaping interference for each variant, conditional mathematical expectations of the FGC, conditional KM of errors in their estimation and unconditional assessment FSK is found unconditional with respect to the options for the impact of the KM of estimating errors of the FSK estimation errors for a fixed version of the set of approximating functions, for each of the multichannel ones, by the number to the variants of the effect of diverting noise, filters that differ in the variant of the set of approximating functions, in terms of the degree of consistency represented by the likelihood function, predicted probabilities, mathematical expectations of the FGC and CM of their estimation errors with a fixed variant of the set of approximating functions with the results of regular measurements and indicator readings, taking into account the found , as the inverse Fourier transform of the characteristic function of measurements, the conditional probability density of these measurements and its approximating function, the a posteriori probabilities of the correspondence of the options for the set of approximating functions from their given sets to the actual form of the patterns of mutual movement of the carrier of the radar and CC are corrected, from the possible options for the set of approximating functions, the one is identified for which the corrected probability turns out to be greater, a set of models is estimated according to the dynamics of the FSK, their measurements in the radar station, the change in the air variant the effects of decoy interference, the indicator of the effect of decoy interference and the conditional probability density of the FSK under a fixed variant of the effect of decoy interference, by a set of mixtures of approximating functions from a priori specified sets, taken with weight coefficients proportional to the probabilities of the correspondence of the types of these functions to the actual type of patterns of mutual movement and interaction of the radar carrier and CC, taking into account the found estimates of the probabilities of the correspondence of sets of types of approximating functions to the actual type of patterns of mutual movement and interaction of the carrier of the radar and CC, and a posteriori conditional probabilities of the effect of escaping interference for each option with a fixed variant of the set of approximating functions, the variant of the effect of escaping interference is identified, taking into account the found conditional estimates of the FGC for a fixed version of the set of approximating functions and the probabilities that the variants of the set of these functions correspond to the actual form of the patterns of mutual reversal displacement and interaction of the radar carrier and the CC, the assessment of the FSK is determined as unconditional, in relation to the options for the set of approximating functions, mathematical expectation, taking into account the found a posteriori probabilities of the correspondence of the options for the set of approximating functions to the actual types of patterns of mutual movement and interaction of the radar carrier and the CC, conditional mathematical expectations of FSK and QM of their estimation errors for a fixed variant of the set of approximating functions, and unconditional estimates of these FSK, unconditional with respect to the options for the set of approximating functions of the QM of estimation errors of the FSK, initial conditions, in the absence of additional a priori data, respectively, for the variant of the set of approximating functions, variant effects of escaping interference and FSK of the mutual movement of the carrier of the radar and CC are taken, respectively, equiprobable and uniform, as having the largest measure of uncertainty (entropy) among the discrete and continuous distribution laws niya.
RU2020127611A 2020-08-18 2020-08-18 Method for tracking air target of "turbojet engine aircraft" class under influence of speed and range deception interference RU2764781C1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2020127611A RU2764781C1 (en) 2020-08-18 2020-08-18 Method for tracking air target of "turbojet engine aircraft" class under influence of speed and range deception interference

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2020127611A RU2764781C1 (en) 2020-08-18 2020-08-18 Method for tracking air target of "turbojet engine aircraft" class under influence of speed and range deception interference

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2764781C1 true RU2764781C1 (en) 2022-01-21

Family

ID=80445266

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2020127611A RU2764781C1 (en) 2020-08-18 2020-08-18 Method for tracking air target of "turbojet engine aircraft" class under influence of speed and range deception interference

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2764781C1 (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115685082A (en) * 2022-11-10 2023-02-03 山东工商学院 Wald-based method for detecting distance extension target under interference plus noise background
CN117519133A (en) * 2023-10-20 2024-02-06 天津大学 A trajectory tracking control method for unmanned cotton pickers based on real-time observation of total disturbance and model prediction
CN119513785A (en) * 2025-01-16 2025-02-25 南京熊猫达盛电子科技有限公司 Anti-interference microwave electrically-tunable filter regulation and control system and method

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6573861B1 (en) * 1987-10-28 2003-06-03 Telefunken Systemtechnik Gmbh Target classification method
US20050128138A1 (en) * 2003-11-14 2005-06-16 Government Of The United States Of America Multiple model radar tracking filter and systems and methods employing same
JP2009250925A (en) * 2008-04-10 2009-10-29 Mitsubishi Electric Corp Radar signal processing device
RU2411537C1 (en) * 2009-06-24 2011-02-10 Открытое акционерное общество "Корпорация "Фазотрон-Научно-исследовательский институт радиостроения" Method of selecting targets on background of velocity deflecting noise
FR2949568A1 (en) * 2009-08-25 2011-03-04 Thales Sa Method for discrimination between jet liner and fighter aircraft, involves comparing rotation speed of engine with predetermined threshold speed, and declaring aircraft as fighter aircraft if rotation speed is not lower than threshold speed
RU2419815C1 (en) * 2009-11-03 2011-05-27 ОАО "ГСКБ "АЛМАЗ-АНТЕЙ" им. АКАДЕМИКА А.А. РАСПЛЕТИНА Method of tracking air target of "turbojet engine aircraft" class
RU2456633C1 (en) * 2011-05-03 2012-07-20 Федеральное государственное научное учреждение "Государственный научно-технологический центр "Наука" (ФГНУ "ГНТЦ "Наука") Method of tracking clustered air target from 'turbojet aircraft' class
CN102759732A (en) * 2011-04-28 2012-10-31 谢媛媛 Novel method for detecting aerodynamic vehicle
CN105372659A (en) * 2015-11-20 2016-03-02 上海无线电设备研究所 Road traffic monitoring multi-target detection tracking method and tracking system
RU2665031C1 (en) * 2018-01-31 2018-08-27 Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации Method of tracking aerial target from “turbojet aircraft” class under effect of range and velocity deflecting noise
RU2713635C1 (en) * 2019-05-27 2020-02-05 Федеральное государственное унитарное предприятие "Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем" (ФГУП "ГосНИИАС") Method of tracking an aerial target in a radar station from a class of "aircraft with turbojet engine" under action of distance and speed withdrawing interference
RU2726869C1 (en) * 2019-08-01 2020-07-16 Федеральное государственное унитарное предприятие "Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем" (ФГУП "ГосНИИАС") Method for recognition of functional purpose of aircrafts of pair on master-slave principle

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6573861B1 (en) * 1987-10-28 2003-06-03 Telefunken Systemtechnik Gmbh Target classification method
US20050128138A1 (en) * 2003-11-14 2005-06-16 Government Of The United States Of America Multiple model radar tracking filter and systems and methods employing same
JP2009250925A (en) * 2008-04-10 2009-10-29 Mitsubishi Electric Corp Radar signal processing device
RU2411537C1 (en) * 2009-06-24 2011-02-10 Открытое акционерное общество "Корпорация "Фазотрон-Научно-исследовательский институт радиостроения" Method of selecting targets on background of velocity deflecting noise
FR2949568A1 (en) * 2009-08-25 2011-03-04 Thales Sa Method for discrimination between jet liner and fighter aircraft, involves comparing rotation speed of engine with predetermined threshold speed, and declaring aircraft as fighter aircraft if rotation speed is not lower than threshold speed
RU2419815C1 (en) * 2009-11-03 2011-05-27 ОАО "ГСКБ "АЛМАЗ-АНТЕЙ" им. АКАДЕМИКА А.А. РАСПЛЕТИНА Method of tracking air target of "turbojet engine aircraft" class
CN102759732A (en) * 2011-04-28 2012-10-31 谢媛媛 Novel method for detecting aerodynamic vehicle
RU2456633C1 (en) * 2011-05-03 2012-07-20 Федеральное государственное научное учреждение "Государственный научно-технологический центр "Наука" (ФГНУ "ГНТЦ "Наука") Method of tracking clustered air target from 'turbojet aircraft' class
CN105372659A (en) * 2015-11-20 2016-03-02 上海无线电设备研究所 Road traffic monitoring multi-target detection tracking method and tracking system
RU2665031C1 (en) * 2018-01-31 2018-08-27 Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия воздушно-космической обороны имени Маршала Советского Союза Г.К. Жукова" Министерства обороны Российской Федерации Method of tracking aerial target from “turbojet aircraft” class under effect of range and velocity deflecting noise
RU2713635C1 (en) * 2019-05-27 2020-02-05 Федеральное государственное унитарное предприятие "Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем" (ФГУП "ГосНИИАС") Method of tracking an aerial target in a radar station from a class of "aircraft with turbojet engine" under action of distance and speed withdrawing interference
RU2726869C1 (en) * 2019-08-01 2020-07-16 Федеральное государственное унитарное предприятие "Государственный научно-исследовательский институт авиационных систем" (ФГУП "ГосНИИАС") Method for recognition of functional purpose of aircrafts of pair on master-slave principle

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115685082A (en) * 2022-11-10 2023-02-03 山东工商学院 Wald-based method for detecting distance extension target under interference plus noise background
CN115685082B (en) * 2022-11-10 2023-09-05 山东工商学院 Wald-based detection method for distance expansion target under interference and noise background
CN117519133A (en) * 2023-10-20 2024-02-06 天津大学 A trajectory tracking control method for unmanned cotton pickers based on real-time observation of total disturbance and model prediction
CN117519133B (en) * 2023-10-20 2024-06-07 天津大学 Unmanned cotton picker track tracking control method
CN119513785A (en) * 2025-01-16 2025-02-25 南京熊猫达盛电子科技有限公司 Anti-interference microwave electrically-tunable filter regulation and control system and method

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2764781C1 (en) Method for tracking air target of "turbojet engine aircraft" class under influence of speed and range deception interference
RU2713635C1 (en) Method of tracking an aerial target in a radar station from a class of "aircraft with turbojet engine" under action of distance and speed withdrawing interference
Rock et al. Complex signal denoising and interference mitigation for automotive radar using convolutional neural networks
US6573861B1 (en) Target classification method
RU2665031C1 (en) Method of tracking aerial target from “turbojet aircraft” class under effect of range and velocity deflecting noise
EP3339880B1 (en) Adaptive radar system
Angrisani et al. Ultrasonic time-of-flight estimation through unscented Kalman filter
RU2579353C1 (en) Method of tracking aerial target from "turbojet aircraft" class under effect of velocity deflecting noise
US20230168367A1 (en) CFAR Phased Array Pre-Processing Using Noncoherent and Coherent Integration in Automotive Radar Systems
Vales et al. Using the power delay profile to accelerate the training of neural network-based classifiers for the identification of LOS and NLOS UWB propagation conditions
Aunsri A Bayesian Filtering Approach with Time-Frequency Representation for Corrupted Dual Tone Multi Frequency Identification.
CN111060878A (en) LFM radar working mode real-time classification method and device suitable for single pulse
CN116755045A (en) A frequency-shifted preamble interference suppression method, system, device and storage medium
RU2617110C1 (en) Method to support group air targets of "aircraft with turbojet" class in radar location station at exposure of rate interference
Wan et al. Optimal tonal detectors based on the power spectrum
JP6858637B2 (en) Radio wave characteristic analyzer
RU2765145C1 (en) Method for integrating information from a radar station and radar homing heads of missiles launched by a carrier at an aerial target when exposed to interference leading away in range and speed
RU2732281C1 (en) Method of aircraft with turbojet engine type identification in pulse-doppler radar station under action of speed-escaping interference
RU2713212C1 (en) Method of recognizing a version of guidance of a mobile object on one of aircrafts of a group
CN115480217A (en) Radar signal processing system and method
CN105223552B (en) Disturbance identification method based on the identification of radio spectrum line
RU2726869C1 (en) Method for recognition of functional purpose of aircrafts of pair on master-slave principle
US9424858B1 (en) Acoustic receiver for underwater digital communications
CN116299196A (en) Electromagnetic interference identification method, device, equipment and readable storage medium
KR20200032916A (en) UWB Radar Receiving Device and Method for Processing Received Signal of UWB Radar